Évaluer le modèle factoriel des scores SAT de NYC
Nous avons construit notre modèle, vous connaissez donc la suite : la vérification du modèle ! Nous devons examiner si notre variable cible et les résidus du modèle suivent une distribution normale. Nous vérifierons l’hypothèse de normalité avec shapiro.test(). Une faible valeur p signifie que nous pouvons rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle l’échantillon provient d’une population normalement distribuée.
Réalisez les contrôles requis pour notre modèle factoriel 2^k, nyc_scores_factorial, qui a été chargé pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Plan d’expériences en R
Instructions
- Testez la normalité de la variable cible
Average_Score_SAT_Mathdenyc_scoresavecshapiro.test(). - Configurez une grille 2 par 2 pour les graphiques et tracez l’objet de modèle
nyc_scores_factorialafin de créer les graphiques de résidus.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Use shapiro.test() to test the outcome
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# Plot nyc_scores_factorial to examine residuals
par(mfrow = c(2,2))
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