
      library(MASS)
      data(Boston)
      mod <- lm(medv ~ lstat, data = Boston)


      # calcular la correlación entre medv y lstat
      
      # graficar medv contra lstat y agregar la línea de regresión


      # calcular la correlación entre medv y lstat
      corr <- cor(Boston$medv, Boston$lstat)
      
      # graficar medv contra lstat y agregar la línea de regresión
      plot(medv ~ lstat, data = Boston)
      abline(reg = mod, col = "red")


      ex() %>% check_object("corr") %>% check_equal()
      test_or({ex() %>% check_function("plot") %>% {
            check_arg(., "formula") %>% check_equal()
            check_arg(., "data") %>% check_equal()
            }
            },{
      ex() %>% override_solution("plot(Boston$lstat, Boston$medv)") %>% check_function("plot") %>% { 
            check_arg(., "x") %>% check_equal()
            check_arg(., "y") %>% check_equal()
            }
            },{
      ex() %>% override_solution("plot(Boston$medv ~ Boston$lstat)") %>% check_function("plot") %>%
            check_arg("formula") %>% check_equal()
            })
      ex() %>% check_function("abline") %>% check_arg("reg") %>% check_equal()
      success_msg("¡Correcto! Aunque el coeficiente de correlación sugiere que medv e lstat son linealmente dependientes negativamente, la relación entre ellos claramente no es lineal. Por tanto, esta especificación lineal de la función de regresión es inapropiada aquí.")