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¿Cuál es el valor añadido?

El problema de las malas predicciones del modelo sigue abierto. Esta vez, vas a investigar la relación entre log(SALES) y PRICE. El diagrama de dispersión correspondiente se crea usando el argumento de fórmula log(SALES) ~ PRICE en la función plot(). De nuevo, las predicciones del modelo obtenidas con log.model se representan con la función abline(). La función abline() añade una línea recta especificada en forma de intercepto en log-ventas/pediente de precio cuando se aplica al objeto log.model.

Este ejercicio forma parte del curso

Creación de modelos de respuesta en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Muestra la relación entre log(SALES) y PRICE en un diagrama de dispersión sencillo.
  • De nuevo, explica log(SALES) por PRICE y asigna el resultado a un objeto llamado log.model.
  • Añade las predicciones del modelo aplicando la función abline() al objeto log.model.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)

# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)

# Add the model predictions
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