마케팅 예시
영상에서 설명한 것처럼, 우리 의뢰인은 친구의 추천이 온라인 제품을 그냥 넘어가지 않고 구매하는 사람의 수를 늘리는지 알고 싶어 합니다. 의뢰인은 all_data라는 data.frame 형태로 데이터 요약본을 제공했습니다. 이 데이터에는 4개 테스트 도시(city)에 대한 Purchases(구매)와 Pass(패스) 수, 그리고 고객 ranking이 포함되어 있습니다. 이 데이터 구조는 관심 있는 두 열에 cbind()를 사용해 행렬을 만드는 방식에 잘 맞습니다(R에서 행렬을 만드는 다른 방법도 있지만, 이 방법이 가장 간단한 편입니다).
당신은 friend의 추천이 제품 구매를 늘리는지 확인하고자 합니다. 이를 위해 glmer() 모델을 적합하고, 모델 출력을 확인할 거예요.
friend의 모수 추정치가 0보다 유의하게 크면, 친구의 추천이 구매 확률을 높입니다.
friend의 모수 추정치가 0보다 유의하게 작으면, 친구의 추천이 구매 확률을 낮춥니다.
friend의 모수 추정치가 0과 유의하게 다르지 않으면, 친구의 추천은 구매 확률에 영향을 주지 않습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load lmerTest
library(lmerTest)
# Fit the model and look at its summary
model_out <- ___
summary(model_out)