CommencezCommencez gratuitement

Quelle est la valeur ajoutée ?

Le problème des mauvaises prédictions du modèle demeure. Cette fois, vous examinez la relation entre log(SALES) et PRICE. Le nuage de points correspondant est créé en utilisant l'argument formula log(SALES) ~ PRICE dans la fonction plot(). Encore une fois, les prédictions du modèle obtenues à partir de log.model sont tracées à l'aide de la fonction abline(). La fonction abline() ajoute une droite définie par l'ordonnée à l'origine en log-ventes et la pente par rapport au prix lorsqu'elle est appliquée à l'objet log.model.

Cette activité fait partie du cours

Créer des modèles de réponse dans R

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Affichez la relation entre log(SALES) et PRICE dans un simple nuage de points.
  • De nouveau, expliquez log(SALES) par PRICE et assignez le résultat à un objet nommé log.model.
  • Ajoutez les prédictions du modèle en appliquant la fonction abline() à l'objet log.model.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)

# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)

# Add the model predictions
Modifier et exécuter le code