CommencerCommencer gratuitement

Modèle transformé

Comme vous l’avez vu dans le chapitre précédent, transformer les variables peut souvent faire passer un modèle d’une situation où les conditions techniques sont violées à une situation où elles sont respectées. Lorsque les conditions techniques sont remplies, vous pouvez interpréter correctement les résultats d’inférence. Dans les deux modèles ci-dessous, observez comment les erreurs standard et les valeurs p évoluent (même si, dans les deux cas, la valeur p est significative).

Cet exercice fait partie du cours

Inférence pour la régression linéaire en R

Afficher le cours

Instructions

  • Exécutez une régression linéaire de price en fonction de bed pour le jeu de données LAhomes, puis mettez en forme le résultat avec tidy().
  • Faites de même sur des variables transformées par logarithme : log(price) en fonction de log(bed).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a tidy model


# Create a tidy model using the log of both variables
Modifier et exécuter le code