Anpassen bei nicht-konstanten Fehlern
Im nächsten Beispiel scheint die Varianz der Variable response zuzunehmen, wenn die Variable explanatory steigt. Beachte, dass die Korrektur in dieser Übung sowohl die Streuung verändert als auch die Linearität der Beziehung beeinflusst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Schlussfolgern bei der linearen Regression in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Run this to see how the model looks
ggplot(hypdata_nonequalvar, aes(x = explanatory, y = response)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
# Model response vs. explanatory
model <- ___
# Extract observation-level information
modeled_observations <- ___
# See the result
modeled_observations
# Using modeled_observations, plot residuals vs. fitted values
___