Logistisches Regressionsmodell
Logistische Regressionsmodelle bewerten Wahrscheinlichkeiten, entweder unter Einbezug der A/B-Gruppen oder ohne sie. Die Abweichungswerte (deviance) in der Ausgabe helfen dabei zu beurteilen, ob das Modell gut passt.
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 Klickverhalten zusammenhängt. Führe eine logistische Regression durch und prüfe, ob das Modell gut passt, ohne die Gruppen zu berücksichtigen.
Der Datensatz webdata wurde für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
A/B-Tests in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Run a Logistic Regression
logmodel <- ___(___, ___, family = ___)
___(___)