MulaiMulai sekarang secara gratis

Mengeliminasi prediktor

Anda belum ingin mengecualikan efek kupon tertunda (lagged). Perusahaan memerlukan model yang benar-benar solid untuk meningkatkan keputusan pemasaran di masa depan dan menjalankan kampanye secara efektif. Untuk 100% yakin, Anda melakukan seleksi backward atas prediktor dengan menggunakan fungsi stepAIC() yang dimuat dari paket tambahan MASS.

Fungsi stepAIC() membangun semua kombinasi prediktor yang memungkinkan dan menentukan mana yang memiliki AIC paling rendah. Argumen direction = "backward" memulai proses seleksi dengan extended.model dan menghapus term secara berurutan untuk menurunkan AIC. Argumen trace = FALSE meniadakan informasi yang dicetak selama proses seleksi berjalan. Model akhir, yang menghasilkan nilai AIC minimum, diringkas dengan fungsi summary().

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Membangun Model Respons di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Muat paket tambahan MASS dengan menggunakan fungsi library().
  • Lakukan eliminasi backward atas prediktor pada objek extended.model dengan menggunakan fungsi stepAIC(). Tetapkan hasilnya ke objek bernama final.model.
  • Ringkas objek final.model dengan menggunakan fungsi summary().

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Load the MASS package


# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final model
Edit dan Jalankan Kode