Grafice de validare post-modelare + varianță

În exercițiul anterior, am constatat că int_rate diferă în funcție de grade. Acum ar trebui să validăm acest model – în cazul regresiei liniare, asta înseamnă să examinăm graficele Reziduale vs. Valori Ajustate și Normal Q-Q.

Dacă aplici plot() pe un obiect model în R, acesta va genera automat ambele grafice menționate, plus încă două. Vei interpreta aceste grafice pentru a evalua calitatea ajustării modelului, așa cum am discutat în video.

O altă ipoteză a ANOVA și a modelării liniare este omogenitatea varianței. Omogenitatea înseamnă „aceeași", ceea ce în acest context presupune că varianța lui int_rate este aceeași pentru fiecare nivel al lui grade. Putem testa omogenitatea varianțelor folosind bartlett.test(), care primește ca intrări o formulă și un set de date.

Acest exercițiu face parte din cursul

Design Experimental în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Rulează prima linie de cod cu par(), astfel încât graficele să fie afișate într-o grilă de 2 pe 2.
Aplică plot() pe grade_aov (care a fost creat pentru tine) pentru a genera graficele de diagnostic ale modelului.
Testează omogenitatea varianțelor folosind bartlett.test().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# For a 2x2 grid of plots:
par(mfrow=c(___, ___))

# Plot grade_aov
___

# Bartlett's test for homogeneity of variance
___

Editează și rulează codul