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Éliminer des prédicteurs

Vous ne voulez pas encore exclure l'effet de coupon à retardement. L'entreprise a besoin d'un modèle vraiment solide pour améliorer ses décisions de marketing futures et pour exécuter sa campagne efficacement. Pour être sûr à 100 %, vous effectuez une sélection rétrograde des prédicteurs à l'aide de la fonction stepAIC(), chargée depuis le module complémentaire MASS.

La fonction stepAIC() construit toutes les combinaisons possibles de prédicteurs et détermine celle qui a le plus faible AIC. L'argument direction = "backward" lance le processus de sélection avec extended.model et retire des termes de manière séquentielle pour tenter de diminuer l'AIC. L'argument trace = FALSE supprime l'affichage des informations pendant l'exécution du processus de sélection. Le modèle final, qui donne la valeur minimale d'AIC, est résumé par la fonction summary().

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Instructions de l’exercice

  • Chargez le module complémentaire MASS à l'aide de la fonction library().
  • Effectuez une élimination rétrograde des prédicteurs sur l'objet extended.model à l'aide de la fonction stepAIC(). Assignez le résultat à un objet nommé final.model.
  • Résumez l'objet final.model à l'aide de la fonction summary().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Load the MASS package


# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final model
Modifier et exécuter le code