Comparer l'erreur-type résiduelle
L'autre mesure courante pour évaluer l'ajustement du modèle est l'erreur-type résiduelle (RSE), qui mesure la taille typique des résidus.
Dans le dernier exercice, vous avez vu que l'ajout des deux variables explicatives au modèle a augmenté le coefficient de détermination. Selon vous, comment l'utilisation des deux variables explicatives affectera-t-elle la RSE?
mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age et mdl_price_vs_both sont disponibles; dplyr et broom sont chargés.
Cette activité fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
mdl_price_vs_conv %>%
# Get the model-level coefficients
___ %>%
# Pull out the RSE
___
# Get the RSE for mdl_price_vs_age
mdl_price_vs_age %>%
___
# Get the RSE for mdl_price_vs_both
mdl_price_vs_both %>%
___