ट्रांसफ़ॉर्म किया हुआ मॉडल
जैसा कि आपने पिछले अध्याय में देखा, वैरिएबल्स को ट्रांसफ़ॉर्म करने से अक्सर ऐसा मॉडल बन जाता है जिसमें टेक्निकल कंडीशन्स का उल्लंघन नहीं होता, जबकि पहले होता था. जब टेक्निकल कंडीशन्स पूरी होती हैं, तो आप इंफेरेंशियल आउटपुट की सही व्याख्या कर पाते हैं. नीचे दिए गए दो मॉडलों में देखें कि स्टैंडर्ड एरर्स और p-values कैसे बदलती हैं (हालाँकि दोनों ही स्थितियों में p-value सिग्निफिकेंट है).
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Linear Regression के लिए Inference
अभ्यास निर्देश
LAhomesडेटासेट के लिएpriceबनामbedपर एक लीनियर रिग्रेशन चलाएँ, फिर आउटपुट को टाइडी करें.- यही काम log-ट्रांसफ़ॉर्म किए गए वैरिएबल्स पर करें:
log(price)बनामlog(bed).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a tidy model
# Create a tidy model using the log of both variables