Predicciones lineales
Las empresas se interesan especialmente por las regresiones porque permiten predecir el valor de una variable dependiente a partir de los valores de una variable independiente, ya sea por grupo de A/B concreto o ignorando los grupos.
Una compañía quiere evaluar cómo influye el tiempo dedicado a buscar en el sitio en la cantidad de dinero gastado en su web. Has creado un modelo lineal que ignora los grupos, spending, y has comprobado que se cumplen los supuestos de la regresión lineal. La empresa quiere saber cuánto dinero es probable que se gaste si se pasan 30, 32 o 40 minutos en la web, independientemente de los grupos.
El conjunto de datos SiteSales y el modelo de regresión lineal spending ya están cargados.
Este ejercicio forma parte del curso
A/B Testing en R
Instrucciones del ejercicio
- Guarda los tiempos que queremos predecir (30, 32 y 40 minutos) en una variable llamada
TimeSearching. - Guarda esos tiempos en un data frame llamado
timepredict. - Determina la cantidad que probablemente se gastará para esos tiempos usando el modelo
spending.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Store the data to predict
TimeSearching <- c(___)
# Store the data in a data frame
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the amount expected to spend
predict(___, newdata = ___)