Корректировка при непостоянной дисперсии ошибок
В следующем примере дисперсия переменной response, по всей видимости, возрастает по мере увеличения переменной explanatory. Обратите внимание: преобразование в этом упражнении одновременно влияет как на однородность дисперсии, так и на линейность зависимости.
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_nonequalvar, 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
___