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Ajuster une régression logistique multiple

Dans la vidéo, vous avez appris à ajuster une régression avec deux variables prédictives différentes. Dans cet exercice, vous allez construire le modèle dont nous avons parlé. La distance parcourue par une personne qui se déplace pourrait influencer la probabilité qu'elle prenne l'autobus. De même, le nombre de jours où elle se rend au travail pourrait aussi jouer un rôle dans la probabilité qu'elle prenne l'autobus. Avec ce modèle, nous examinerons comment ces variables peuvent servir à prédire la probabilité qu'une personne prenne l'autobus.

Cette activité fait partie du cours

Modèles linéaires généralisés (GLM) en R

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Instructions de l’exercice

  • Construisez une régression logistique en utilisant le tableau de données bus. Enregistrez le résultat sous bus_both.
  • Prédisez si une personne prend l'Bus en fonction de CommuteDays et de MilesOneWay. Assurez-vous d'utiliser les variables dans cet ordre dans la formule.
  • Appliquez summary() à bus_both.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Build a logistic regression with Bus predicted by CommuteDays and MilesOneWay
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# Look at the summary of the output
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Modifier et exécuter le code