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.
Toto cvičení je součástí kurzu
A/B testování v R
Pokyny k cvičení
- 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
spendingzjisti, jaká výše útraty odpovídá zadaným časovým hodnotám.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Store the data to predict
TimeSearching <- c(___)
# Store the data in a data frame
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the amount expected to spend
predict(___, newdata = ___)