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説明変数の削減

ラグ付きクーポン効果をまだ除外したくないとします。この会社は、将来のマーケティング上の意思決定を改善し、キャンペーンを効果的に運用するために、本当に信頼できるモデルを必要としています。確実を期すため、アドオンパッケージ MASS から読み込んだ関数 stepAIC() を使って、説明変数の後退選択を行いましょう。

stepAIC() 関数は、説明変数のあらゆる組み合わせを作成し、その中から AIC が最も低いものを決定します。引数 direction = "backward" を指定すると、extended.model から選択プロセスが開始され、AIC を下げるために項が順次取り除かれていきます。引数 trace = FALSE は、選択プロセスの実行中に出力される情報を非表示にします。最終的に得られる、AIC 値が最小となるモデルは、関数 summary() を使って要約されます。

この演習はコースの一部です

R によるレスポンスモデルの構築

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演習の手順

  • 関数 library() を使って、アドオンパッケージ MASS を読み込みます。
  • 関数 stepAIC() を使って、extended.model オブジェクトに対して説明変数の後退消去を行います。結果は final.model という名前のオブジェクトに代入します。
  • 関数 summary() を使って、final.model オブジェクトを要約します。

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