Modèle de régression linéaire
Les régressions linéaires aident à évaluer l'effet qu'une variable exerce sur une autre, entre des groupes ou au sein d'un seul groupe, pourvu que les variables aient une relation linéaire, que les résidus présentent une variance constante par rapport aux valeurs prédites (homoscédasticité) et que les résidus suivent une distribution normale.
Une entreprise a recueilli des données sur les utilisateurs de son site Web et souhaite savoir si le temps passé à chercher des articles sur le site, TimeSearching, influence l'argent dépensé pour l'achat d'articles, AmountSpent, en incluant les deux groupes sur lesquels les données ont été collectées, soit ceux exposés à une nouvelle publicité et à une ancienne. Créez un modèle de régression linéaire et évaluez les hypothèses d'homoscédasticité et de normalité.
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Tests A/B en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a linear regression model
spending <- lm(___)
summary(___)