Mulai sekarangMulai gratis

Mengeliminasi prediktor

Anda belum ingin mengecualikan efek kupon yang tertunda (lagged) saat ini. Perusahaan memerlukan model yang benar-benar andal untuk meningkatkan keputusan pemasaran ke depan dan menjalankan kampanye secara efektif. Untuk benar-benar yakin, Anda melakukan seleksi backward terhadap prediktor dengan menggunakan fungsi stepAIC() dari paket tambahan MASS.

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

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Membangun Model Respons di R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

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

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Load the MASS package


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

# Summarize the final model
Edit dan Jalankan Kode