Wykres logistyczny

Modele regresji logistycznej analizują binarną zmienną zależną typu kategorycznego.

Firma zebrała dane dotyczące tego, czy użytkownicy klikali reklamę (Click), i chce zbadać związek między czasem spędzonym na stronie (TimeSearching) a kliknięciem reklamy. Aby przedstawić wyniki modelu zarządowi firmy – który chce wiedzieć, czy reklama zostanie kliknięta przy 43 minutach spędzonych dziennie na stronie – stwórz wykres punktowy z odpowiednimi elementami wizualnymi.

Zbiór danych webdata oraz pakiet ggplot2 zostały już wczytane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Testy A/B w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Zapisz jako TimeSearching dzienny czas spędzony na stronie, który posłużył do wyznaczenia prawdopodobieństwa kliknięcia reklamy – wynosi on 43.
Stwórz wykres punktowy z linią regresji logistycznej oraz zaznaczoną czarną linią wskazującą przewidywany czas.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Set the value to predict
TimeSearching <- ___

# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = ___,
             method.args = ___)) +
  geom_vline(xintercept = ___)

Edytuj i uruchom kod