Graphique logistique
Les modèles de régression logistique évaluent une variable dépendante catégorielle binaire.
Une entreprise a collecté des données sur le fait que des personnes ont cliqué sur une annonce, Click, et souhaite étudier le temps passé sur le site, TimeSearching, en lien avec le clic sur l’annonce. Pour décrire les résultats du modèle au conseil d’administration, qui s’intéresse à la probabilité qu’un clic ait lieu sachant que 43 minutes sont passées sur le site chaque jour, créez un nuage de points avec des éléments visuels pertinents.
Le jeu de données webdata et le package ggplot2 ont été chargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Tests A/B en R
Instructions
- Stockez le temps quotidien passé sur le site utilisé pour déterminer la probabilité de cliquer sur l’annonce, 43, dans
TimeSearching. - Créez le nuage de points avec la courbe de régression logistique et le temps de prédiction indiqué par une ligne noire.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Set the value to predict
TimeSearching <- ___
# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = ___,
method.args = ___)) +
geom_vline(xintercept = ___)