Un modello logistico per la domanda di birra
Il modello lineare non si adatta bene ai dati quando si tratta di predire probabilità di acquisto. Ti serve una funzione di risposta che limiti le previsioni del modello tra zero e uno.
La funzione di risposta logistica fa proprio questo. Perciò userai la funzione glm(). La funzione glm() funziona in modo molto simile a lm(). La differenza principale è l’argomento aggiuntivo family. Poiché HOPPINESS è una variabile binaria, devi impostare l’argomento family a binomial.
Questo esercizio fa parte del corso
Creare modelli di risposta in R
Istruzioni dell'esercizio
- Spiega
HOPPINESSconprice.ratiousando la funzioneglm()e l’argomentofamily = binomial. Assegna il risultato a un oggetto chiamatologistic.model. - Ottieni i coefficienti di
logistic.modelusando la funzionecoef().
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Explain HOPPINESS by price.ratio
___ <- ___(___, family = ___, data = choice.data)
# Obtain the coefficients