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。

1
- hypdata_nonlinear上で、responseを被説明変数、explanatoryを説明変数として線形回帰を実行します。
- モデルから観測値レベルの情報を取得します。
- modeled_observationsを使って、残差を当てはまり値に対してプロットします。
  
  点のレイヤーを追加します。
  
  geom_hline()を使い、yinterceptを0に設定して、y = 0の水平線を追加します。

2
- モデルを更新し、式の右辺に2次の項 I(explanatory^2) を加えます。
- コードを再実行し、プロットがどのように変化するか確認しましょう。