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Eine multiple logistische Regression anpassen

Im Video hast du gelernt, wie man eine Regression mit zwei verschiedenen Prädiktorvariablen anpasst. In dieser Übung baust du das Modell, über das wir gesprochen haben. Die Entfernung, die eine pendelnde Person zurücklegt, könnte wichtig dafür sein, ob sie eher mit dem Bus fährt. Ähnlich kann die Anzahl der Arbeitstage wichtig sein, um zu bestimmen, ob jemand eher mit dem Bus fährt. Mit diesem Modell untersuchen wir, wie diese Variablen genutzt werden können, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass eine pendelnde Person den Bus nimmt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Generalisierte lineare Modelle in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Baue eine logistische Regression mit dem Data Frame bus. Speichere die Ausgabe als bus_both.
  • Sage vorher, ob jemand den Bus nimmt, basierend auf CommuteDays und MilesOneWay. Verwende diese Reihenfolge der Variablen in der Formel.
  • Verwende summary() auf bus_both.

Interaktive praktische Übung

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

# Build a logistic regression with Bus predicted by CommuteDays and MilesOneWay
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# Look at the summary of the output
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Code bearbeiten und ausführen