Logistisches Diagramm
Logistische Regressionsmodelle bewerten eine binär-kategoriale abhängige Variable.
Ein Unternehmen hat Daten dazu gesammelt, ob Personen auf eine Anzeige geklickt haben (Click), und möchte wissen, wie die auf der Website verbrachte Zeit (TimeSearching) mit dem Klicken auf die Anzeige zusammenhängt. Um den Vorstand zu informieren, der wissen möchte, ob die Anzeige angeklickt wird, wenn täglich 43 Minuten auf der Seite verbracht werden, sollst du ein Streudiagramm mit passenden visuellen Markierungen erstellen.
Der Datensatz webdata und das Paket ggplot2 wurden bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
A/B-Tests in R
Anleitung zur Übung
- Speichere die täglich auf der Seite verbrachte Zeit, die zur Bestimmung der Klick-Wahrscheinlichkeit verwendet wurde (43), als
TimeSearching. - Erstelle das Streudiagramm mit der logistischen Regressionslinie und markiere die Vorhersagezeit mit einer schwarzen Linie.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Set the value to predict
TimeSearching <- ___
# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = ___,
method.args = ___)) +
geom_vline(xintercept = ___)