Visualiser des pentes parallèles
Les deux graphiques de l’exercice précédent donnaient des prédictions très différentes : l’un proposait une réponse prédite qui augmentait linéairement avec une variable numérique ; l’autre donnait une valeur fixe pour chaque catégorie. La seule façon raisonnable de concilier ces deux prédictions contradictoires est d’inclure les deux variables explicatives dans le modèle en même temps.
Pour un modèle de régression linéaire avec une variable explicative numérique et une variable catégorielle, ggplot2 ne propose pas de méthode simple « prête à l’emploi » pour visualiser les prédictions. Heureusement, le package moderndive inclut un geom supplémentaire, geom_parallel_slopes(), qui simplifie la tâche.
taiwan_real_estate est disponible ; ggplot2 et moderndive sont chargés.
Cet exercice fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Instructions
- Avec le jeu de données
taiwan_real_estate, tracez le prix des maisons en fonction du nombre de supérettes à proximité, en colorant selon l’âge de la maison. - Réalisez un nuage de points.
- Ajoutez des pentes parallèles, sans ruban d’erreur standard.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Using taiwan_real_estate, plot price_twd_msq vs. n_convenience colored by house_age_years
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# Add a point layer
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# Add parallel slopes, no ribbon
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