Biểu đồ kiểm định sau mô hình + phương sai
Ở bài tập trước, chúng ta thấy int_rate khác nhau theo grade. Giờ chúng ta cần kiểm định mô hình này; với hồi quy tuyến tính, điều đó có nghĩa là xem các biểu đồ Residuals vs. Fitted và Normal Q-Q.
Nếu bạn gọi plot() trên một đối tượng mô hình trong R, hàm sẽ tự động vẽ cả hai biểu đồ đó cộng thêm hai biểu đồ nữa. Bạn sẽ diễn giải các biểu đồ này để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Chúng ta đã thảo luận cách làm trong video.
Một giả định khác của ANOVA và mô hình tuyến tính là tính đồng nhất phương sai. “Đồng nhất” nghĩa là “giống nhau”, và ở đây có nghĩa là phương sai của int_rate là như nhau cho mỗi mức của grade. Ta có thể kiểm định tính đồng nhất phương sai bằng bartlett.test(), hàm này nhận một công thức và một bộ dữ liệu làm đầu vào.
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế thí nghiệm với R
Hướng dẫn bài tập
- Chạy dòng mã đầu với
par()để các biểu đồ xuất ra theo lưới 2 x 2. - Gọi
plot()trêngrade_aov(đã được tạo sẵn cho bạn) để tạo các biểu đồ chẩn đoán mô hình. - Kiểm định tính đồng nhất phương sai bằng
bartlett.test().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# For a 2x2 grid of plots:
par(mfrow=c(___, ___))
# Plot grade_aov
___
# Bartlett's test for homogeneity of variance
___