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Eliminación de predictores

Aún no quieres excluir el efecto rezagado del cupón. La empresa necesita un modelo realmente sólido para mejorar sus decisiones de marketing futuras y ejecutar su campaña con eficacia. Para estar 100 % seguro, realizas una selección hacia atrás de predictores usando la función stepAIC(), cargada desde el paquete complementario MASS.

La función stepAIC() construye todas las combinaciones posibles de predictores y determina cuál tiene el AIC más bajo. El argumento direction = "backward" inicia el proceso de selección con extended.model y elimina términos de forma secuencial para intentar reducir el AIC. El argumento trace = FALSE suprime la impresión de información durante la ejecución del proceso de selección. El modelo final, que resulta en el AIC mínimo, se resume con la función summary().

Este ejercicio forma parte del curso

Creación de modelos de respuesta en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Carga el paquete complementario MASS usando la función library().
  • Realiza la eliminación hacia atrás de predictores sobre el objeto extended.model usando la función stepAIC(). Asigna el resultado a un objeto llamado final.model.
  • Resume el objeto final.model usando la función summary().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Load the MASS package


# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final model
Editar y ejecutar código