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  3. R을 활용한 선형 회귀 추론
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연습 문제

비등분산 오류 조정하기

다음 예제에서는 explanatory 변수가 증가함에 따라 response 변수의 분산도 함께 증가하는 것을 확인할 수 있습니다. 이 연습 문제에서 적용하는 수정 방법은 변동성을 변화시킬 뿐만 아니라, 변수 간 관계의 선형성에도 영향을 미친다는 점에 유의하세요.

지침 1/2

undefined XP
  • 1
    • hypdata_nonequalvar 데이터셋에서 response를 explanatory로 선형 회귀 분석하세요.
    • 모델에서 관측값 수준의 정보를 가져오세요.
    • modeled_observations를 사용하여 적합값 대비 잔차를 시각화하세요.
      • 포인트 레이어를 추가하세요.
      • geom_hline()을 사용하고 yintercept를 0으로 설정하여 y = 0에 수평선을 추가하세요.
  • 2
    • 공식의 좌변을 log(response)로 업데이트하세요.
    • 코드를 다시 실행하고 그래프가 어떻게 변하는지 확인하세요.