โมเดลที่ผ่านการแปลงค่า
ดังที่เห็นในบทที่แล้ว การแปลงค่าตัวแปรมักช่วยให้โมเดลที่เงื่อนไขทางเทคนิคไม่เป็นไปตามข้อกำหนดกลับมาเป็นโมเดลที่เงื่อนไขเหล่านั้นสมบูรณ์ได้ เมื่อเงื่อนไขทางเทคนิคครบถ้วน จะสามารถตีความผลลัพธ์เชิงอนุมานได้อย่างถูกต้อง ในโมเดลทั้งสองด้านล่างนี้ ให้สังเกตว่า standard error และ p-value เปลี่ยนแปลงอย่างไร (แม้ว่าในทั้งสองกรณี p-value จะมีนัยสำคัญ)
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การอนุมานสำหรับการถดถอยเชิงเส้นใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- รันการถดถอยเชิงเส้นของ
priceกับbedสำหรับชุดข้อมูลLAhomesแล้วจัดระเบียบผลลัพธ์ด้วย tidy - ทำเช่นเดียวกันกับตัวแปรที่ผ่านการแปลงค่า log แล้ว:
log(price)กับlog(bed)
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create a tidy model
# Create a tidy model using the log of both variables