Stima con e senza outlier

I dati forniti in questo esercizio (hypdata_outlier) contengono un outlier estremo. È mostrato un grafico dell'insieme di dati e un modello di regressione lineare di response rispetto a explanatory. Rimuoverai il punto anomalo per vedere come una singola osservazione può influenzare la stima della retta.

Questo esercizio fa parte del corso

Inferenza per la regressione lineare in R

Visualizza corso

Istruzioni dell'esercizio

Filtra hypdata_outlier per rimuovere l'outlier.
Aggiorna il grafico, p, aggiungendo un altro layer di smoothing (usa geom_smooth).
- Come per l'altro ribbon, l'aggiornamento deve usare il metodo di regressione lineare e non disegnare il ribbon.
- A differenza dell'altro ribbon, l'aggiornamento deve usare data = hypdata_no_outlier ed essere colorato in rosso.
- Per ora, usa solo la curva di smoothing, senza le bande di confidenza (se = FALSE).

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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
  ___

Modifica ed esegui il codice