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ビール需要の線形確率モデル

価格比の変化が Hoppiness の購買確率にどれだけ影響するかを確認するために、関数 lm() を使って関係式 HOPPINESS ~ price.ratio を記述します。今回は、関数 plot() と abline() を使って推定したモデルを直接グラフ化します。

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

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演習の手順

  • 関数 lm() を使って、price.ratio による HOPPINESS の購買確率を説明します。結果を probability.model というオブジェクトに代入してください。
  • 関数 plot() を使って、HOPPINESS と price.ratio の関係を表示してください。
  • 関数 abline() を probability.model オブジェクトに適用して、モデルの予測線を追加してください。

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。

# Explain HOPPINESS by price.ratio
probability.model <- lm(___, data = choice.data)

# Plot HOPPINESS against price.ratio
___(___, data = choice.data)

# Add the model predictions
___(___)
コードを編集して実行