1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R
Connected

Cvičení

Výpočet poměrů šancí

V předchozím cvičení jsme sledovali, jak doporučení od přítele ovlivňuje prodej. Výstupy regrese ale mohou být obtížně srozumitelné – a právě poměry šancí (odds-ratios) to dokážou zjednodušit. Pomocí výsledků z předchozího cvičení teď poměry šancí vypočítáme.

Připomenutí poměrů šancí:

  • Pokud je poměr šancí roven 1,0, mají oba jevy stejnou pravděpodobnost výskytu. Například poměr šancí 1,0 pro doporučení od přítele by znamenal, že přítel nemá na rozhodnutí o koupi žádný vliv.
  • Pokud je poměr šancí menší než 1, doporučení od přítele pravděpodobnost nákupu snižuje. Například poměr šancí 0,5 by znamenal, že šance jsou 1:2 – tedy 1 nákup na každé 2 odmítnutí.
  • Pokud je poměr šancí větší než 1, doporučení od přítele pravděpodobnost nákupu zvyšuje. Například poměr šancí 3,0 by znamenal, že šance jsou 3:1 – tedy 3 nákupy na každé 1 odmítnutí.

Poznámka ke kódu kurzu: Od spuštění tohoto kurzu přestal balíček broom podporovat modely lme4::lmer(). Pokud si to chceš vyzkoušet samostatně, budeš potřebovat balíček broom.mixed, který najdeš na cran.

Pokyny

100 XP
  • Prohlédni si summary() modelu model_out.
  • Extrahuj koeficienty z model_out pomocí fixef() a převeď je na poměry šancí pomocí exponenciály. Totéž zopakuj s confint() pro získání intervalů spolehlivosti.
  • Vypočítej intervaly spolehlivosti a pomocí tidy() umocni vliv proměnné friends na nákup. Nezapomeň nastavit parametry conf.int a exponentiate.