始める無料で始める

予測子の削減

ラグ付きのクーポン効果は、まだ除外したくありません。将来のマーケティング判断をより確かなものにし、効果的なキャンペーン運用につなげるために、会社には信頼できるモデルが必要です。そこで、確実を期すために、追加パッケージ MASS に含まれる関数 stepAIC() を使って予測子の後退選択を行います。

stepAIC() 関数は予測子のあらゆる組み合わせを評価し、最も AIC が低いモデルを特定します。引数 direction = "backward" は、extended.model から選択を開始し、AIC を下げることを目指して項を順に削除します。引数 trace = FALSE は、選択処理の実行中に表示される情報を抑制します。最終的に AIC が最小となったモデルは、関数 summary() で要約します。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶレスポンスモデル構築

コースを見る

演習の手順

  • 関数 library() を使って、追加パッケージ MASS を読み込みます。
  • 関数 stepAIC() を使って、オブジェクト extended.model に対して予測子の後退除去を行い、結果を final.model というオブジェクトに代入します。
  • 関数 summary() を使って、オブジェクト final.model を要約します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Load the MASS package


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

# Summarize the final model
コードを編集して実行