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Erste Zufallsstichprobe, zweite Zufallsstichprobe

Jetzt tauchst du darin ein, zu verstehen, wie sich lineare Modelle von Stichprobe zu Stichprobe unterscheiden. Hier werden zwei Zufallsstichproben aus einer Grundgesamtheit im Streudiagramm dargestellt. Die Populationsdaten (heißen popdata) sind bereits vorhanden und vorab geladen, ebenso ggplot und dplyr.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Schlussfolgern bei der linearen Regression in R</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Using popdata, plot response vs. explanatory
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
  # Add a point layer
  ___() + 
  # Add a smooth trend layer, using lin. reg., no ribbon
  ___(method = "___", se = ___) 
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