Dostosowanie do nieliniowej zależności
Kolejne trzy przykłady wykorzystują zbiory danych, w których struktura danych narusza warunki techniczne regresji liniowej. W każdym z nich zastosujesz przekształcenie danych, aby uzyskać wykresy reszt o rozproszonym układzie punktów.
W tym pierwszym przykładzie widać, że zmienne nie są ze sobą liniowo powiązane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wnioskowanie w regresji liniowej w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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
___