선형 예측
회귀는 독립 변수 값이 주어졌을 때 종속 변수의 결과를 예측할 수 있기 때문에, 특히 비즈니스에서 많이 활용합니다. 이는 특정 A/B 그룹을 기준으로 하거나 그룹을 무시하고도 가능합니다.
한 회사가 사이트에서 검색하는 데 보낸 시간이 사이트에서 지출한 금액에 어떤 영향을 미치는지 평가하려고 합니다. 여러분은 그룹을 무시한 선형 모델 spending을 만들었고, 선형 회귀의 가정이 충족되는지도 확인했습니다. 이제 이 회사는 그룹과 상관없이 웹사이트에서 30분, 32분, 40분을 보냈을 때 예상 지출 금액이 얼마인지 알고 싶어 합니다.
SiteSales 데이터셋과 선형 회귀 모델 spending은 이미 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 A/B Testing
연습 안내
- 예측하려는 시간인 30, 32, 40분을
TimeSearching변수에 저장하세요. - 시간을
timepredict라는 데이터 프레임에 저장하세요. - 우리가 관심 있는 시간 지점과
spending모델을 사용해 예상 지출 금액을 구하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Store the data to predict
TimeSearching <- c(___)
# Store the data in a data frame
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the amount expected to spend
predict(___, newdata = ___)