Загрузите выборочные данные.
weight
содержит данные из продольного исследования, где 20 предметов случайным образом присвоены 4 программам подготовки, и их потеря веса зарегистрирована более чем шесть 2-недельных периодов времени. Это - симулированные данные.
Храните данные в таблице. Задайте Subject
и Program
как категориальные переменные.
Подбирайте линейную модель смешанных эффектов, где начальный вес, тип программы, неделя и взаимодействие между неделей и типом программы являются фиксированными эффектами. Прерывание и неделя варьируется предметом.
Постройте гистограмму необработанных остаточных значений.
Постройте остаточные значения по сравнению с подходящими значениями.
Нет никакого очевидного шаблона, таким образом, нет никаких мгновенных знаков heteroscedasticity.
Создайте график нормального распределения остаточных значений.
Данные, кажется, нормальны.
Найдите номер наблюдения для данных, которые, кажется, выброс справа от графика.
Создайте диаграмму сырых данных, Пирсона и стандартизированных остаточных значений.
Все три диаграммы указывают на выброс на правом хвосте распределения. Диаграммы сырых данных и остаточных значений Пирсона также указывают на второй возможный выброс на левом хвосте. Найдите соответствующий номер наблюдения.
Постройте необработанные остаточные значения по сравнению с изолированными остаточными значениями.
В графике нет никакого очевидного шаблона. Остаточные значения, кажется, не коррелируются.