Model regresji liniowej
Regresja liniowa pomaga ocenić wpływ jednej zmiennej na drugą – zarówno w obrębie jednej grupy, jak i między grupami – o ile spełnione są jej założenia: zmienne mają związek liniowy, reszty modelu cechują się stałą wariancją względem wartości dopasowanych (homoskedastyczność), a reszty mają rozkład normalny.
Firma zebrała dane dotyczące użytkowników swojej witryny i chce sprawdzić, czy czas spędzony na wyszukiwaniu produktów (TimeSearching) wpływa na kwotę wydaną na zakupy (AmountSpent). Dane obejmują dwie grupy: użytkowników widzących nową reklamę i użytkowników widzących starą reklamę. Zbuduj model regresji liniowej i sprawdź założenia homoskedastyczności oraz normalności rozkładu reszt.
Zbiór danych SiteSales jest już wczytany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Testy A/B w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create a linear regression model
spending <- lm(___)
summary(___)