Modello trasformato
Come hai visto nel capitolo precedente, trasformare le variabili può spesso convertire un modello in cui le condizioni tecniche sono violate in uno in cui le condizioni tecniche sono soddisfatte. Quando le condizioni tecniche sono rispettate, puoi interpretare correttamente i risultati inferenziali. Nei due modelli qui sotto, osserva come cambiano gli errori standard e i p-value (anche se in entrambi i casi il p-value è significativo).
Questo esercizio fa parte del corso
Inferenza per la regressione lineare in R
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui una regressione lineare di
pricerispetto abedper il datasetLAhomes, poi rendi ordinato l'output contidy(). - Fai lo stesso sulle variabili trasformate con il logaritmo:
log(price)rispetto alog(bed).
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Create a tidy model
# Create a tidy model using the log of both variables