非線形な関係への対応
次の3つの例では、基礎となるデータ構造が線形回帰の技術的条件に反しているデータセットを扱います。各例で、データに変換を適用し、残差プロットがランダムに散らばって見えるようにします。
この最初の例では、変数同士が線形関係にないように見えます。
この演習はコースの一部です
R による線形回帰の推測
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Run this to see how the model looks
ggplot(hypdata_nonlinear, 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
___ +
# Add a point layer
___ +
# Add horizontal line at y = 0
___