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重回帰ロジスティックモデルの当てはめ

この動画では、2つの異なる説明変数を使った回帰の当てはめについて学びました。 この演習では、そこで扱ったモデルを実際に作成します。 通勤者が乗る距離は、バスを利用する可能性に影響するかもしれません。 同様に、通勤する日数も、バスを利用する可能性に影響するかもしれません。 このモデルを使って、これらの変数が通勤者がバスに乗る確率をどのように予測できるかを確認します。

この演習はコースの一部です

R における Generalized Linear Models

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演習の手順

  • bus データフレームを使ってロジスティック回帰を構築し、結果を bus_both として保存してください。
  • CommuteDaysMilesOneWay の両方に基づいて、誰かが Bus に乗るかどうかを予測してください。式中の変数の順序はこの通りにしてください。
  • bus_both に対して summary() を実行してください。

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。

# Build a logistic regression with Bus predicted by CommuteDays and MilesOneWay
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# Look at the summary of the output
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コードを編集して実行