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  3. Modélisation non linéaire avec les Generalized Additive Models (GAM) en R
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Exercice

Visualiser les influences sur la probabilité d'achat

Essayons de tracer et d'interpréter le modèle de comportement d'achat de la dernière leçon. Vous passerez par plusieurs itérations de graphiques de log_mod2, en partant de graphiques bruts à l'échelle d'ajustement pour aller vers des graphiques à l'échelle de la réponse, plus faciles à interpréter.

Le modèle (log_mod2) de l'exercice précédent est disponible dans votre espace de travail.

Instructions 1/4

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  • 1

    Tracez tous les effets partiels de log_mod2 à l'échelle des log-cotes. Placez tous les graphiques sur une seule page.

  • 2

    Convertissez les graphiques à l'échelle des probabilités à l'aide de l'argument trans.

  • 3

    Convertissez les graphiques en probabilités centrées sur l'ordonnée à l'origine avec l'argument shift.

  • 4

    Ajoutez l'incertitude liée à l'ordonnée à l'origine aux graphiques en utilisant l'argument seWithMean.