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  3. Rで学ぶレスポンスモデル構築
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演習

効果プロット

価格比が1単位変化したときの限界効果をよりよく理解するには、代表的な値を用いてロジスティック応答モデルの予測をグラフ化する方法があります。

これには、margins パッケージの cplot() 関数を使います。cplot() 関数は、logistic.model オブジェクト、予測変数名、そして対応する代表的な値を引数として受け取ります。ここでは、price.ratio の代表的な値を -2 から 2 の範囲と仮定します。いくつかの値に対する予測だけを確認したいので、seq() 関数を使って -2 から 2 までを刻み幅 0.50 の数列として定義します。

指示

100 XP
  • seq() 関数を使って、-2 から 2 まで刻み幅が 0.50 の数列を定義し、オブジェクト x に代入します。
  • cplot() 関数を使って、"price.ratio" と x を与えたときの購入確率の予測をプロットします。