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Grafici degli effetti

Un modo per capire meglio l’effetto marginale di una variazione unitaria nel rapporto di prezzo è usare il modello di risposta logistica con alcuni valori tipici e rappresentare graficamente le previsioni.

Puoi farlo usando la funzione cplot() del pacchetto margins. La funzione cplot() prende in input l’oggetto logistic.model, il nome della variabile predittiva e i corrispondenti valori tipici come argomenti. Supponi che i valori tipici per price.ratio siano nell’intervallo da -2 a 2. Poiché vuoi analizzare le previsioni solo per alcuni valori, definisci una sequenza di numeri da -2 a 2 con incrementi di 0.50 usando la funzione seq().

Questo esercizio fa parte del corso

Creare modelli di risposta in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Definisci una sequenza di numeri da -2 a 2 con incrementi di 0.50 usando la funzione seq(). Assegna il risultato a un oggetto chiamato x.
  • Traccia le probabilità di acquisto previste dati "price.ratio" e x usando la funzione cplot().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Define the sequence of x values
x <- seq(from = ___, to = ___, by = ___)

# Plot the price.ratio effect
___(logistic.model, ___, xvals = ___)
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