Comparer l'ordre des variables

L'ordre des variables prédictives peut être important, surtout si elles sont corrélées. En effet, changer l'ordre de variables prédictives corrélées peut modifier les estimations des coefficients de régression. Ce problème s'appelle la multicolinéarité.

Dans cet exercice, vous allez ajuster deux régressions multiples différentes avec les données de bus afin de comparer l'importance de l'ordre des entrées du modèle. D'abord, examinez la corrélation entre CommuteDays et MilesOneWay. Ensuite, construisez deux régressions logistiques à partir du tableau de données bus où Bus est prédit par CommuteDays et MilesOneWay dans des ordres différents.

Après avoir construit les deux modèles, consultez le summary() de chaque modèle pour voir les résultats.