Корректировка нелинейной зависимости
В следующих трёх примерах используются наборы данных, в которых структура данных нарушает технические условия линейной регрессии. В каждом примере вам нужно применить преобразование данных, чтобы графики остатков выглядели рассеянными.
В первом примере переменные, по всей видимости, не связаны линейно.
Это упражнение является частью курса
Вывод для линейной регрессии в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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
___