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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

<Kurs>Response-Modelle in R erstellen</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Stelle den Zusammenhang zwischen log(SALES) und PRICE in einem einfachen Streudiagramm dar.
  • Erkläre erneut log(SALES) durch PRICE und weise das Ergebnis einem Objekt namens log.model zu.
  • Füge die Modellvorhersagen hinzu, indem du die Funktion abline() auf das Objekt log.model anwendest.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)

# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)

# Add the model predictions
Code bearbeiten und ausführen