Ajuster en cas d’erreurs non constantes
Dans cet exemple, il semble que la variance de la variable response augmente à mesure que la variable explanatory augmente. Notez que la correction proposée dans cet exercice a pour effet de modifier à la fois la variabilité et la linéarité de la relation.
Cet exercice fait partie du cours
Inférence pour la régression linéaire en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Run this to see how the model looks
ggplot(hypdata_nonequalvar, aes(x = explanatory, y = response)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
# Model response vs. explanatory
model <- ___
# Extract observation-level information
modeled_observations <- ___
# See the result
modeled_observations
# Using modeled_observations, plot residuals vs. fitted values
___