Co wnosi logarytm?
Problem niedokładnych prognoz modelu nadal pozostaje nierozwiązany. Tym razem przyjrzyj się zależności między log(SALES) a PRICE. Odpowiadający wykres punktowy tworzy się za pomocą argumentu formuły log(SALES) ~ PRICE w funkcji plot(). Prognozy uzyskane z modelu log.model są naniesione na wykres przy użyciu funkcji abline(). Funkcja abline() dodaje prostą określoną w postaci wyrazu wolnego dla logarytmu sprzedaży i współczynnika nachylenia dla ceny, gdy zostanie zastosowana do obiektu log.model.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Budowanie modeli reakcji w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyświetl zależność między
log(SALES)aPRICEna prostym wykresie punktowym. - Ponownie wyjaśnij
log(SALES)za pomocąPRICEi przypisz wynik do obiektu o nazwielog.model. - Dodaj prognozy modelu, stosując funkcję
abline()do obiektulog.model.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)
# Add the model predictions