Оцінювання з викидом і без нього

Набір даних у цій вправі (hypdata_outlier) містить екстремальний викид. Показано графік набору даних і лінійну регресійну модель response від explanatory. Ви приберете точку-викид, щоб побачити, як одне спостереження може вплинути на оцінку прямої.

Ця вправа є частиною курсу

Статистичні висновки для лінійної регресії в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Відфільтруйте hypdata_outlier, щоб прибрати викид.
Оновіть графік p, додавши ще один шар згладжування (використайте geom_smooth).
- Як і для іншої стрічки, оновлення має використовувати метод лінійної регресії і не малювати стрічку.
- На відміну від іншої стрічки, оновлення має використовувати data = hypdata_no_outlier і бути червоного кольору.
- Поки що використайте лише згладжену криву, без меж довірчого інтервалу (se = FALSE).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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
  ___

Редагувати та запускати код