Correggere per errori non costanti
In questo esempio, sembra che la varianza della variabile response aumenti al crescere della variabile explanatory. Nota che la soluzione proposta in questo esercizio ha l’effetto di modificare sia la variabilità sia la linearità della relazione.
Questo esercizio fa parte del corso
Inferenza per la regressione lineare in R
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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
___