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Qual è il valore aggiunto?

Il problema di previsioni di modello scarse è ancora aperto. Questa volta analizzi la relazione tra log(SALES) e PRICE. Il relativo scatterplot è creato usando l'argomento formula log(SALES) ~ PRICE nella funzione plot(). Anche in questo caso, le previsioni del modello ottenute da log.model vengono tracciate usando la funzione abline(). La funzione abline(), applicata all'oggetto log.model, aggiunge una retta specificata in forma intercetta su log-vendite/pendenza rispetto al prezzo.

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Creare modelli di risposta in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Mostra la relazione tra log(SALES) e PRICE in un semplice scatterplot.
  • Di nuovo, spiega log(SALES) in funzione di PRICE e assegna il risultato a un oggetto chiamato log.model.
  • Aggiungi le previsioni del modello applicando la funzione abline() all'oggetto log.model.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)

# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)

# Add the model predictions
Modifica ed esegui il codice