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
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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
___