Visualiser des pentes parallèles
Les deux graphiques de l'exercice précédent donnaient des prédictions très différentes : l'un proposait une réponse prédite augmentant linéairement avec une variable numérique; l'autre donnait une réponse fixe pour chaque catégorie. La seule façon sensée de concilier ces deux prédictions contradictoires est d'inclure les deux variables explicatives dans le modèle en même temps.
Pour un modèle de régression linéaire avec une variable explicative numérique et une variable catégorielle, ggplot2 n'offre pas de méthode simple, « prête à l'emploi », pour afficher les prédictions. Heureusement, le paquet moderndive inclut une géométrie supplémentaire, geom_parallel_slopes(), qui simplifie la tâche.
taiwan_real_estate est disponible; ggplot2 et moderndive sont chargés.
Cette activité fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Instructions de l’exercice
- Avec l'ensemble de données
taiwan_real_estate, tracez le prix des maisons en fonction du nombre de dépanneurs à proximité, en coloriant selon l'âge de la maison. - Faites-en un nuage de points.
- Ajoutez des pentes parallèles, sans bande d'erreur-type.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Using taiwan_real_estate, plot price_twd_msq vs. n_convenience colored by house_age_years
___ +
# Add a point layer
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# Add parallel slopes, no ribbon
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