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Prädiktoren eliminieren

Du willst den verzögerten Kupon-Effekt noch nicht ausschließen. Das Unternehmen braucht ein wirklich belastbares Modell, um künftige Marketingentscheidungen zu verbessern und Kampagnen effektiv zu steuern. Um 100 % sicher zu gehen, führst du eine rückwärtsgerichtete Auswahl der Prädiktoren mit der Funktion stepAIC() durch, geladen aus dem Zusatzpaket MASS.

Die Funktion stepAIC() bildet alle möglichen Kombinationen von Prädiktoren und ermittelt die mit dem niedrigsten AIC. Mit dem Argument direction = "backward" startet der Auswahlprozess beim extended.model und entfernt nacheinander Terme, um den AIC zu senken. Das Argument trace = FALSE unterdrückt Ausgaben während des Auswahlprozesses. Das finale Modell mit dem minimalen AIC wird mit der Funktion summary() zusammengefasst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Response-Modelle in R erstellen

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Anleitung zur Übung

  • Lade das Zusatzpaket MASS mit der Funktion library().
  • Führe eine rückwärtsgerichtete Elimination von Prädiktoren auf dem Objekt extended.model mit der Funktion stepAIC() durch. Wechsle das Ergebnis einem Objekt namens final.model zu.
  • Fasse das Objekt final.model mit der Funktion summary() zusammen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Load the MASS package


# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final model
Code bearbeiten und ausführen