Trabajaremos con los datos de la base de datos airquality de R; se trata de medidas diarias de la calidad del aire y de variables climatológicas tomadas en Nueva Yory entre mayo y septiembre de 1973. En concreto, se consideran las variables
Temp: temperatura, en Fahrenheit.Wind: velocidad del aire en millas por hora.Se pretende establecer un modelo lineal entra ambas variales, con Temp como variable explicativa y Wind como variable respuesta.
Teclea en un script y ejecuta las siguientes órdenes
x = airquality$Temp
y = airquality$WindComprueba que la lectura ha sido correcta con la funcióin summary(): visualiza las primeras lineas de cada vector
Visualiza la nube de puntos para determinar de forma visual si tiene sentido utilizar un modelo lineal.
Crea el modelo de regresión lineal y comprueba si se cumplen las hipótesis necesarias.
Calcula los coeficientes de la recta de regresión y sus intervalos de confianza al 95% de confianza Interprétalos
Calcula, para las temperaturas Temp = 65 y con Temp = 70 : * El valor de Wind predicho por el modelo.
* El intervalo de confianza para la velocidad media del viento predicha (intervalo de confianza) al nivel de confianza del 95%. * El intervalo para el valor de la velocidad del viento predicha (intervalo de predicción) al nivel de confianza del 95%.