Anpassung bei nicht-normalen Fehlern
In diesem letzten Beispiel scheinen die Punkte nicht normal um die Regressionsgerade verteilt zu sein. Beachte auch hier: Die Korrektur in dieser Übung verändert sowohl die Streuung als auch die Linearität der Beziehung.
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_nonnorm, 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
___