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Effektplots

Eine Möglichkeit, den marginalen Effekt einer Einheit Veränderung im Preisverhältnis besser zu verstehen, ist, das logistische Response-Modell mit einigen typischen Werten zu verwenden und die Vorhersagen zu visualisieren.

Das kannst du mit der Funktion cplot() aus dem Paket margins tun. Die Funktion cplot() erhält das Objekt logistic.model, den Namen der Prädiktorvariablen und die zugehörigen typischen Werte als Argumente. Du nimmst an, dass die typischen Werte für price.ratio im Bereich von -2 bis 2 liegen. Da du die Vorhersagen nur für einige wenige Werte untersuchen möchtest, definierst du mit der Funktion seq() eine Zahlenfolge von -2 bis 2 in Schritten von 0.50.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

  • Definiere mit der Funktion seq() eine Zahlenfolge von -2 bis 2 in Schritten von 0.50. Weise das Ergebnis einem Objekt namens x zu.
  • Zeichne die vorhergesagten Kaufwahrscheinlichkeiten für "price.ratio" und x mit der Funktion cplot().

Interaktive praktische Übung

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

# Define the sequence of x values
x <- seq(from = ___, to = ___, by = ___)

# Plot the price.ratio effect
___(logistic.model, ___, xvals = ___)
Code bearbeiten und ausführen