Ajustando para relação não linear
Os próximos três exemplos usam conjuntos de dados em que a estrutura subjacente viola as condições técnicas da regressão linear. Em cada exemplo, você aplicará uma transformação aos dados para obter gráficos de resíduos com aparência dispersa.
Neste primeiro exemplo, parece que as variáveis não têm uma relação linear.
Este exercício faz parte do curso
Inferência para Regressão Linear em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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
___