Cox比例ハザードモデル
これからオンラインショップのデータに対して Cox 比例ハザードモデルを推定します。dataNextOrder には、次の4つの変数が追加されています。最初の注文のドル建て shoppingCartValue、顧客が voucher を使用したかどうか、注文が returned されたかどうか、そして gender です。
rms パッケージはワークスペースに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶマーケティングアナリティクスのための機械学習
演習の手順
cph()を使って Cox PH モデルを推定します。予測変数としてshoppingCartValue、voucher、returned、genderを含めます。フォーミュラの指定を正しく行ってください。結果はfitCPHというオブジェクトに保存し、結果を出力してください。- 解釈のために
coefficientsの指数を取りましょう。解釈にあたっては、shoppingCartValueは連続変数であり、他の変数はカテゴリ変数であることに注意してください。 - 結果のサマリーをプロットしてください。
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。
# Determine distributions of predictor variables
dd <- datadist(dataNextOrder)
options(datadist = "dd")
# Compute Cox PH Model and print results
___ <- ___(Surv(daysSinceFirstPurch, boughtAgain) ___ shoppingCartValue ___ voucher ___ returned ___ gender,
data = ___,
x = TRUE, y = TRUE, surv = TRUE)
print(___)
# Interpret coefficients
___(fitCPH$___)
# Plot result summary
___(___(fitCPH), log = TRUE)