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Graphiques d'effet

Une façon de mieux comprendre l'effet marginal d'un changement d'une unité du ratio de prix est d'utiliser le modèle logistique de réponse avec quelques valeurs typiques et de tracer les prédictions.

Vous pouvez le faire avec la fonction cplot() du paquet margins. La fonction cplot() prend comme arguments l'objet logistic.model, le nom de la variable explicative et les valeurs typiques correspondantes. Vous supposez que les valeurs typiques de price.ratio se situent entre -2 et 2. Comme vous souhaitez n'examiner les prédictions que pour quelques valeurs, vous définissez une séquence de nombres de -2 à 2 avec des incréments de 0.50 en utilisant la fonction seq().

Cette activité fait partie du cours

Créer des modèles de réponse dans R

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Instructions de l’exercice

  • Définissez une séquence de nombres allant de -2 à 2 avec des incréments de 0.50 à l'aide de la fonction seq(). Assignez le résultat à un objet nommé x.
  • Tracez les probabilités d'achat prédites en fonction de "price.ratio" et de x à l'aide de la fonction cplot().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Define the sequence of x values
x <- seq(from = ___, to = ___, by = ___)

# Plot the price.ratio effect
___(logistic.model, ___, xvals = ___)
Modifier et exécuter le code