Aan de slagBegin gratis

Predictoren elimineren

Je wilt het verlate couponeffect nog niet uitsluiten. Het bedrijf heeft een echt solide model nodig om toekomstige marketingbeslissingen te verbeteren en campagnes effectief uit te voeren. Om 100% zeker te zijn, voer je backwardselectie van predictoren uit met de functie stepAIC(), geladen uit de add-onpackage MASS.

De functie stepAIC() bouwt alle mogelijke combinaties van predictoren en bepaalt welke de laagste AIC heeft. Het argument direction = "backward" start het selectieproces met extended.model en verwijdert vervolgens stapsgewijs termen om de AIC te verlagen. Het argument trace = FALSE onderdrukt uitvoer tijdens het selectieproces. Het uiteindelijke model, met de minimale AIC-waarde, vat je samen met de functie summary().

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Responsmodellen bouwen in R

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Laad de add-onpackage MASS met de functie library().
  • Voer backwardeliminatie van predictoren uit op het object extended.model met de functie stepAIC(). Ken het resultaat toe aan een object final.model.
  • Vat het object final.model samen met de functie summary().

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Load the MASS package


# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final model
Code bewerken en uitvoeren