Modèle transformé
Comme vous l'avez vu au chapitre précédent, transformer les variables peut souvent faire passer un modèle où les conditions techniques sont violées à un modèle où elles sont respectées. Lorsque les conditions techniques tiennent, vous pouvez interpréter correctement les résultats inférentiels. Dans les deux modèles ci-dessous, observez comment les écarts types et les valeurs p changent (même si, dans les deux cas, la valeur p est significative).
Cette activité fait partie du cours
Inférence pour la régression linéaire en R
Instructions de l’exercice
- Exécutez une régression linéaire de
priceen fonction debedpour l'ensemble de donnéesLAhomes, puis mettez en ordre les résultats avectidy(). - Faites la même chose sur des variables transformées au logarithme :
log(price)en fonction delog(bed).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a tidy model
# Create a tidy model using the log of both variables