Eine logistische Regression anpassen

Pittsburgh ist eine Stadt im Allegheny County, PA, USA. Pendlerinnen und Pendler in dieser Region haben verschiedene Möglichkeiten, zur Arbeit zu kommen, unter anderem mit dem Bus. Mit Daten aus dem Jahr 2015 prüfst du, ob die Anzahl der Pendeltage pro Woche die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass jemand mit dem Bus fährt. Die Entscheidung, den Bus zu nehmen, ist ein binäres Ergebnis; daher verwendest du eine logistische Regression, um diese Daten zu modellieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Generalisierte lineare Modelle in R

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Anleitung zur Übung

Verwende das data.frame bus und passe in R mit glm() eine logistische Regression mit der Familie "binomial" an. Die Variable Bus soll durch CommuteDays vorhergesagt werden.
Speichere das Modell als bus_out.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Build a glm using the bus data frame that models Bus predicted by CommuteDays
bus_out <- ___

Code bearbeiten und ausführen