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5e8f2f6f9510097f7ca432f11b95d1cc
mooc-rr
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db1c2ca1
Commit
db1c2ca1
authored
Sep 19, 2020
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5e8f2f6f9510097f7ca432f11b95d1cc
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exo5_fr.pdf
module2/exo5/exo5_fr.pdf
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module2/exo5/exo5_fr.Rmd
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db1c2ca1
...
...
@@ -176,3 +176,20 @@ Bon, c'est cool ça quand même. Une belle courbe qui tend vers 1 à l'approche
l'indice de confiance de la prédiction. Je suppose que je devrais suivre un
MOOC sur les statistiques.
# Avec `geom_smooth`
Je viens de repenser au document exemple sur la régression logistique et je me
souvient que ça affichait l'incertitude. On va essayer de faire pareil.
```{r}
ggplot(ce_data, aes(x=Temperature, y=Malfunction/Count)) +
geom_point(alpha=.2) +
geom_smooth(method="glm", method.args=list(family="binomial"), fullrange=TRUE) +
xlim(30, 90)
```
Eh beh voila ! C'est ce dont j'avais peur. On a aucune vrai info à par qu'on
sait pas. Alors, si je me souviens bien de mes cours de master on est sensé
pouvoir enlever les outliers avec une loi normale. Si c'est abordé dans le
module 4, je reviendrais peut-être ajouter des choses ici.
module2/exo5/exo5_fr.pdf
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