Welchen Mehrwert bringt das?
Das Problem schlechter Modellvorhersagen ist noch nicht gelöst. Dieses Mal untersuchst du den Zusammenhang zwischen log(SALES) und PRICE. Das dazugehörige Streudiagramm wird mit dem Formula-Argument log(SALES) ~ PRICE in der Funktion plot() erstellt. Wieder werden die Modellvorhersagen aus dem log.model mit der Funktion abline() eingezeichnet. Die Funktion abline() fügt, angewendet auf das Objekt log.model, eine Gerade in der Form Achsenabschnitt der log-Verkäufe/Preis-Steilheit hinzu.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Response-Modelle in R erstellen
Anleitung zur Übung
- Stelle den Zusammenhang zwischen
log(SALES)undPRICEin einem einfachen Streudiagramm dar. - Erkläre erneut
log(SALES)durchPRICEund weise das Ergebnis einem Objekt namenslog.modelzu. - Füge die Modellvorhersagen hinzu, indem du die Funktion
abline()auf das Objektlog.modelanwendest.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)
# Add the model predictions