Regresión logística con 2 variables explicativas
Para incluir múltiples variables explicativas en los modelos de regresión logística, la sintaxis es la misma que para las regresiones lineales. El único cambio es el mismo que en el caso simple: ejecutas un modelo lineal generalizado con una familia de errores binomial.
Aquí ajustarás un modelo de estado de abandono con las dos variables explicativas del conjunto de datos: la duración de la relación con el cliente y la frecuencia de compra.
churn está disponible.
Este ejercicio forma parte del curso
Regresión intermedia en R
Instrucciones de ejercicio
- Ajusta una regresión logística del estado del churn,
has_churnedfrente a la duración de la relación con el cliente,time_since_first_purchasey la antigüedad de la compra,time_since_last_purchase, y una interacción entre las variables explicativas.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_both_inter