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맥주 수요를 위한 로지스틱 모형

구매 확률을 예측할 때 선형 모형은 데이터를 잘 설명하지 못해요. 예측값이 0과 1 사이에 머물도록 해 줄 반응 함수가 필요합니다.

로지스틱 반응 함수가 이 역할을 할 수 있어요. 이를 위해 glm() 함수를 사용하겠습니다. glm()은 lm() 함수와 매우 비슷하게 동작하지만, family라는 추가 인수가 있다는 점이 다릅니다. HOPPINESS가 이진 변수이므로 family 인수는 binomial로 지정해야 합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 만드는 반응 모형

강의 보기

연습 안내

  • glm() 함수와 인수 family = binomial을 사용해 price.ratio로 HOPPINESS를 설명하세요. 결과를 logistic.model이라는 객체에 할당하세요.
  • coef() 함수를 사용해 logistic.model의 계수를 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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

# Obtain the coefficients
코드 편집 및 실행