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आउटलायर के साथ और बिना अनुमान

इस अभ्यास में दिए गए डेटा (hypdata_outlier) में एक अत्यधिक आउटलायर है. डेटासेट का एक प्लॉट दिखाया गया है, और response बनाम explanatory का एक लीनियर रिग्रेशन मॉडल भी. आप उस बाहरी बिंदु को हटाएँगे ताकि देख सकें कि केवल एक ऑब्ज़र्वेशन भी रेखा के अनुमान को कैसे प्रभावित कर सकता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Linear Regression के लिए Inference

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • आउटलायर हटाने के लिए hypdata_outlier को फ़िल्टर करें.
  • प्लॉट p को अपडेट करके एक और smooth लेयर जोड़ें ( geom_smooth का उपयोग करें).
    • दूसरी रिबन की तरह, अपडेट में लीनियर रिग्रेशन method का उपयोग होना चाहिए और रिबन नहीं बनना चाहिए.
    • दूसरी रिबन के विपरीत, अपडेट में data = hypdata_no_outlier उपयोग हो और रंग red हो.
    • अभी के लिए, केवल smooth कर्व का उपयोग करें, कॉन्फिडेंस बाउंड्स नहीं (se = FALSE).

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# This plot is shown
p <- ggplot(hypdata_outlier, aes(x = explanatory, y = response)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) 

# Filter to remove the outlier
hypdata_no_outlier <- ___

p +
  # Add another smooth lin .reg. layer, no ribbon, 
  # hypdata_no_outlier data, colored red
  ___
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