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Ajuster une régression logistique

Pittsburgh est une ville située dans le comté d’Allegheny, en Pennsylvanie (États-Unis). Les navetteurs de cette zone disposent de plusieurs options pour se rendre au travail, notamment le bus. À l’aide de données de 2015, vous allez vérifier si le nombre de jours de déplacement par semaine augmente la probabilité qu’une personne prenne le bus. Le fait de prendre le bus est une variable binaire ; vous utiliserez donc une régression logistique pour modéliser ces données.

Cet exercice fait partie du cours

Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R

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Instructions

  • En utilisant le data.frame bus, ajustez une régression logistique dans R avec glm() et la famille "binomial". La variable Bus doit être prédite par CommuteDays.
  • Enregistrez le modèle sous le nom bus_out.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Build a glm using the bus data frame that models Bus predicted by CommuteDays
bus_out <- ___
Modifier et exécuter le code