付加価値はどれくらい？
不適切なモデル予測の問題は、まだ解決していません。今回は、log(SALES) と PRICE の関係を調べます。対応する散布図は、plot() 関数の formula 引数に log(SALES) ~ PRICE を指定して作成します。前と同様に、log.model から得られたモデル予測は abline() 関数で描画します。abline() 関数は、log.model オブジェクトに適用すると、対数売上の切片／価格の傾きという形で指定された直線を追加します。
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
演習の手順
log(SALES)とPRICEの関係を、シンプルな散布図で表示します。- 再度、
PRICEでlog(SALES)を説明し、結果をlog.modelというオブジェクトに代入します。 abline()関数をlog.modelオブジェクトに適用して、モデル予測の直線を追加します。
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。
# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)
# Add the model predictions