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  3. R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형
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연습 문제

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.

지침 1/2

undefined XP
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  • all_data data.frame으로 glmer()를 적합하세요. friend와 ranking으로 cbind(Purchases, Pass)를 예측합니다(friend를 먼저 두세요). city는 랜덤 효과로 사용하고, family = "binomial"을 지정하세요.
  • glmer()는 행렬 입력이 필요하므로 cbind()가 필요합니다.