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
Instructions
- Exécutez une régression linéaire de
priceen fonction debedpour le jeu de donnéesLAhomes, puis mettez en forme le résultat avectidy(). - Faites de même sur des variables transformées par logarithme :
log(price)en fonction delog(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