Approximation mathématique
Inférence pour la régression linéaire en R
Jo Hardin
Professor, Pomona College
Distribution d'échantillonnage de la pente : bon ajustement t
ggplot(starFatCal, aes(x = statistic)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 50) +
stat_function(fun = dt, color = "red", args = list(df = nrow(starbucks) - 2))
Ajustement du modèle
Distribution d'échantillonnage de la pente : mauvais ajustement t
ggplot(starProFib, aes(x = statistic)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 50) +
stat_function(fun = dt, color = "red", args = list(df = nrow(starbucks) - 2))
Distribution d'échantillonnage de la pente : mauvais ajustement t
Distribution d'échantillonnage de la pente : mauvais ajustement t
