1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. A/B testování v R
Connected

Cvičení

Lineární předpovědi

Regrese jsou v praxi velmi oblíbené především proto, že umožňují předpovídat hodnoty závislé proměnné na základě hodnot nezávislé proměnné – ať už s ohledem na konkrétní A/B skupiny, nebo bez nich.

Společnost chce zjistit, jaký vliv má čas strávený vyhledáváním na webu na výši útraty zákazníků. Byl vytvořen lineární model spending, který skupiny nezohledňuje, a bylo ověřeno, že jsou splněny předpoklady lineární regrese. Společnost se zajímá o to, kolik peněz pravděpodobně utratí zákazníci, kteří na webu stráví 30, 32 nebo 40 minut, bez ohledu na skupinu.

Dataset SiteSales a lineární regresní model spending jsou pro tebe již načteny.

Pokyny

100 XP
  • Ulož časy, pro které chceme provést předpověď – 30, 32 a 40 minut – do proměnné TimeSearching.
  • Ulož tyto časy do datového rámce s názvem timepredict.
  • Pomocí modelu spending zjisti, jaká výše útraty odpovídá zadaným časovým hodnotám.