予測性能
作成したモデルを使えば、任意の価格水準に対する予測ができます。妥当な予測が得られるかどうかは、販売数量と単価が線形に関係するという仮定が正しいかにかかっています。
plot() 関数を用いて、SALES と PRICE の関係をシンプルな散布図で表示します。lm() と同様に、plot() も formula 引数 SALES ~ PRICE を受け取り、目的のグラフを作成できます。次に、abline() 関数を使ってモデルの予測線を追加します。これは、linear.model オブジェクトに適用すると、売上の切片/価格の傾きの形式で指定された直線を描画します。
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
plot()関数でSALESとPRICEの関係を表示します。- もう一度、
PRICEでSALESを説明し、結果をlinear.modelというオブジェクトに代入します。 abline()関数をlinear.modelオブジェクトに適用して、モデルの予測線を追加します。
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 SALES against PRICE
___(___ ~ ___, data = sales.data)
# Explain SALES by PRICE
linear.model <- ___(___ ~ ___, data = sales.data)
# Add the model predictions
___(___)