不等分散への対応

次の例では、explanatory 変数が大きくなるにつれて response 変数の分散が大きくなっているように見えます。なお、この演習で行う修正は、ばらつきを変えるだけでなく、関係の線形性にも影響を与える点に注意してください。

1
- hypdata_nonequalvar 上で、response を explanatory に対する線形回帰で推定します。
- モデルから観測単位の情報を取得します。
- modeled_observations を用いて、残差を当てはめ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、式の左辺を log(response) にします。
- コードを再実行して、プロットがどのように変化するかを確認しましょう。