НачатьНачать бесплатно

Преобразованная модель

Как вы видели в предыдущей главе, преобразование переменных нередко позволяет перейти от модели, в которой технические условия нарушены, к модели, в которой они выполняются. Когда технические условия соблюдены, результаты статистического вывода можно интерпретировать корректно. В двух моделях ниже обратите внимание на то, как меняются стандартные ошибки и p-значения (хотя в обоих случаях p-значение остаётся значимым).

Это упражнение является частью курса

Вывод для линейной регрессии в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Выполните линейную регрессию price на bed для набора данных LAhomes, затем приведите результат в порядок с помощью tidy().
  • Повторите то же самое для логарифмически преобразованных переменных: log(price) на log(bed).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create a tidy model


# Create a tidy model using the log of both variables
Редактировать и запускать код