Estimation avec et sans valeur aberrante

Les données fournies dans cet exercice (hypdata_outlier) contiennent une valeur aberrante extrême. Un graphique du jeu de données est affiché, ainsi qu'un modèle de régression linéaire de response en fonction de explanatory. Vous allez retirer le point aberrant pour voir comment une seule observation peut influer sur l'estimation de la droite.

Cette activité fait partie du cours

Inférence pour la régression linéaire en R

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Instructions de l’exercice

Filtrez hypdata_outlier pour retirer la valeur aberrante.
Mettez à jour le graphique p pour ajouter une autre couche de lissage (utilisez geom_smooth).
- Comme pour l'autre ruban, la mise à jour doit utiliser la méthode de régression linéaire et ne pas dessiner le ruban.
- Contrairement à l'autre ruban, la mise à jour doit utiliser data = hypdata_no_outlier et être en rouge.
- Pour l'instant, utilisez seulement la courbe de lissage, sans les bornes de confiance (se = FALSE).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# This plot is shown
p <- ggplot(hypdata_outlier, aes(x = explanatory, y = response)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) 

# Filter to remove the outlier
hypdata_no_outlier <- ___

p +
  # Add another smooth lin .reg. layer, no ribbon, 
  # hypdata_no_outlier data, colored red
  ___

Modifier et exécuter le code