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Adattare una regressione logistica multipla

Nel video hai visto come adattare una regressione con due diverse variabili predittive. In questo esercizio costruirai il modello di cui abbiamo parlato. La distanza percorsa da una persona che fa il pendolare potrebbe essere importante per stabilire se è più probabile che prenda l'autobus. Allo stesso modo, il numero di giorni in cui un pendolare va al lavoro potrebbe essere importante per stabilire se è più probabile che prenda l'autobus. Con questo modello esamineremo come queste variabili possano essere usate per prevedere la probabilità che un pendolare prenda l'autobus.

Questo esercizio fa parte del corso

Generalized Linear Models in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Costruisci una regressione logistica usando il data frame bus. Salva il risultato come bus_both.
  • Prevedi se qualcuno prende l'Bus in base sia a CommuteDays sia a MilesOneWay. Assicurati di usare le variabili in questo ordine nella formula..
  • Usa summary() su bus_both.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Build a logistic regression with Bus predicted by CommuteDays and MilesOneWay
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# Look at the summary of the output
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Modifica ed esegui il codice