Comparer l’erreur standard résiduelle
L’autre indicateur courant pour évaluer l’ajustement d’un modèle est l’erreur standard résiduelle (RSE), qui mesure la taille typique des résidus.
Dans le dernier exercice, vous avez vu que l’ajout des deux variables explicatives au modèle a augmenté le coefficient de détermination. Selon vous, comment l’utilisation des deux variables explicatives va‑t‑elle affecter la RSE ?
mdl_price_vs_conv, mdl_price_vs_age et mdl_price_vs_both sont disponibles ; dplyr et broom sont chargés.
Cet exercice fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
mdl_price_vs_conv %>%
# Get the model-level coefficients
___ %>%
# Pull out the RSE
___
# Get the RSE for mdl_price_vs_age
mdl_price_vs_age %>%
___
# Get the RSE for mdl_price_vs_both
mdl_price_vs_both %>%
___