Graphique logistique
Les modèles de régression logistique évaluent une variable dépendante catégorielle binomiale.
Une entreprise a recueilli des données sur le fait que des personnes ont cliqué ou non sur une annonce, Click, et souhaite connaître le lien avec le temps passé sur le site, TimeSearching. Pour présenter les résultats du modèle au conseil d'administration, qui veut savoir si l'annonce sera cliquée étant donné que 43 minutes sont passées sur le site chaque jour, créez un nuage de points avec des éléments visuels pertinents.
L'ensemble de données webdata et le paquet ggplot2 ont été chargés pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Tests A/B en R
Instructions de l’exercice
- Enregistrez le temps quotidien passé sur le site utilisé pour déterminer la probabilité de cliquer sur l'annonce, 43, sous le nom
TimeSearching. - Créez le nuage de points avec la courbe de régression logistique et le temps de prédiction indiqué par une ligne noire.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Set the value to predict
TimeSearching <- ___
# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = ___,
method.args = ___)) +
geom_vline(xintercept = ___)