Prédictions linéaires
Les entreprises s'intéressent particulièrement aux régressions, car elles permettent de prédire la valeur d'une variable dépendante à partir de valeurs d'une variable indépendante, en se basant sur un groupe A/B particulier ou en ignorant les groupes.
Une entreprise veut évaluer l'effet du temps passé à faire des recherches sur le site sur le montant d'argent dépensé sur ce site. Vous avez créé un modèle linéaire qui ignore les groupes, spending, et vous vous êtes assuré que les hypothèses de la régression linéaire sont respectées. L'entreprise veut savoir combien d'argent on est susceptible de dépenser si l'on passe 30, 32 ou 40 minutes sur le site, peu importe les groupes.
L'ensemble de données SiteSales et le modèle de régression linéaire spending ont été chargés pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Tests A/B en R
Instructions de l’exercice
- Stockez les durées pour lesquelles nous voulons prédire, 30, 32 et 40 minutes, dans une variable appelée
TimeSearching. - Placez ces durées dans une trame de données appelée
timepredict. - Déterminez le montant susceptible d'être dépensé pour ces temps et avec le modèle
spending.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Store the data to predict
TimeSearching <- c(___)
# Store the data in a data frame
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the amount expected to spend
predict(___, newdata = ___)