Aykırı değer varken ve yokken tahmin
Bu egzersizde verilen veri (hypdata_outlier) uç bir aykırı değere sahip. Veri kümesinin bir grafiği ve explanatory'ye karşı response için bir doğrusal regresyon modeli gösteriliyor. Tek bir gözlemin doğrunun tahminini nasıl etkileyebileceğini görmek için aykırı noktayı kaldıracaksın.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Doğrusal Regresyon için Çıkarım
Egzersiz talimatları
- Aykırı değeri kaldırmak için
hypdata_outlier'ı filtrele. - Grafiği (
p) güncelleyip başka bir yumuşatma katmanı ekle (geom_smoothkullan).- Diğer şerit gibi, bu güncelleme de doğrusal regresyon yöntemini kullanmalı ve şerit çizmemeli.
- Diğer şeritten farklı olarak, bu güncelleme
data = hypdata_no_outlierkullanmalı ve kırmızı renkte olmalı. - Şimdilik yalnızca yumuşatma eğrisini kullan, güven aralıklarını kullanma (
se = FALSE).
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# This plot is shown
p <- ggplot(hypdata_outlier, aes(x = explanatory, y = response)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
# Filter to remove the outlier
hypdata_no_outlier <- ___
p +
# Add another smooth lin .reg. layer, no ribbon,
# hypdata_no_outlier data, colored red
___