Коригування для нелінійного зв'язку
Наступні три приклади працюють із наборами даних, де структура даних порушує технічні умови лінійної регресії. Для кожного прикладу ви застосуєте перетворення до даних, щоб отримати графіки залишків, які виглядають розсіяними.
У цьому першому прикладі схоже, що змінні не пов'язані лінійно.
Ця вправа є частиною курсу
Статистичні висновки для лінійної регресії в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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
___