Prédictions linéaires
Les entreprises s’intéressent particulièrement aux régressions, car elles permettent de prédire la valeur d’une variable dépendante à partir des valeurs d’une variable indépendante, soit en se basant sur un groupe A/B particulier, soit en ignorant les groupes.
Une entreprise souhaite évaluer l’impact du temps passé à rechercher sur le site sur le montant dépensé sur leur site. Vous avez créé un modèle linéaire ignorant les groupes, spending, et vérifié que les hypothèses de la régression linéaire sont respectées. L’entreprise veut savoir combien d’argent est susceptible d’être dépensé si 30, 32 ou 40 minutes sont passées sur le site, indépendamment des groupes.
Le jeu de données SiteSales et le modèle de régression linéaire spending ont été chargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Tests A/B en R
Instructions
- Stockez les temps que nous souhaitons prédire — 30, 32 et 40 minutes — dans une variable appelée
TimeSearching. - Mettez ces temps dans un data frame appelé
timepredict. - Déterminez le montant susceptible d’être dépensé pour ces temps à l’aide du modèle
spending.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Store the data to predict
TimeSearching <- c(___)
# Store the data in a data frame
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the amount expected to spend
predict(___, newdata = ___)