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
Anleitung zur Übung
- Lade das Zusatzpaket
MASSmit der Funktionlibrary(). - Führe eine rückwärtsgerichtete Elimination von Prädiktoren auf dem Objekt
extended.modelmit der FunktionstepAIC()durch. Wechsle das Ergebnis einem Objekt namensfinal.modelzu. - Fasse das Objekt
final.modelmit der Funktionsummary()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