Cox Proportional Hazard-model

Nu ga je een Cox Proportional Hazard-model schatten op de data van de online shop. Je gegevens in dataNextOrder bevatten nu vier extra variabelen: de shoppingCartValue van de eerste bestelling in dollars, of de klant een voucher gebruikte, of de bestelling is returned, en het gender.

Het pakket rms is al in de workspace geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Machine Learning for Marketing Analytics in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Schat het Cox PH-model met cph(). Neem de variabelen shoppingCartValue, voucher, returned en gender op als voorspellers. Let erop dat je de formule correct specificeert. Sla het resultaat op in een object fitCPH. En print natuurlijk de resultaten.
Neem de exponent van de coefficients om ze te kunnen interpreteren. Houd bij de interpretatie rekening met het feit dat shoppingCartValue een continue variabele is, terwijl de overige variabelen categorisch zijn.
Plot de samenvatting van het resultaat.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Determine distributions of predictor variables
dd <- datadist(dataNextOrder)
options(datadist = "dd")

# Compute Cox PH Model and print results
___ <- ___(Surv(daysSinceFirstPurch, boughtAgain) ___ shoppingCartValue ___ voucher ___ returned ___ gender,
              data = ___,
              x = TRUE, y = TRUE, surv = TRUE)
print(___)

# Interpret coefficients
___(fitCPH$___)

# Plot result summary
___(___(fitCPH), log = TRUE)

Code bewerken en uitvoeren