1. Lära sig
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Rで学ぶ実験計画法
Connected

exercise

モデル後の検証プロット＋分散

前の演習では、int_rate は grade によって差があることがわかりました。次はこのモデルを検証します。線形回帰では、Residuals vs. Fitted と Normal Q-Q プロットを確認します。

R でモデルオブジェクトに対して plot() を呼び出すと、これら2つに加えてさらに2つ、合計4つのプロットが自動で描画されます。これらのプロットを解釈してモデルの当てはまりを評価します。手順は動画で説明しました。

ANOVA と線形モデリングのもう一つの仮定は、分散の等質性です。等質性は「同じ」という意味で、ここでは各 grade の水準で int_rate の分散が同じであることを指します。分散の等質性は、モデル式とデータセットを入力として受け取る bartlett.test() を使って検定できます。

Instruktioner

100 XP
  • プロットを 2×2 のグリッドで表示するため、par() を使った最初の行を実行します。
  • モデル診断プロットを作成するため、（すでに用意されている）grade_aov に対して plot() を呼び出します。
  • bartlett.test() を使って分散の等質性を検定します。