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non-constant errors के लिए समायोजन

अगले उदाहरण में, ऐसा प्रतीत होता है कि जैसे-जैसे explanatory वैरिएबल बढ़ता है, response वैरिएबल का variance भी बढ़ता है। ध्यान दें कि इस अभ्यास में किया गया सुधार न सिर्फ variability बदलता है बल्कि संबंध की linearity को भी संशोधित करता है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Linear Regression के लिए Inference

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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# 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
___
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