Previsões lineares
Empresas se interessam especialmente por regressões por sua capacidade de prever o resultado de uma variável dependente a partir de valores de uma variável independente, seja com base em um grupo A/B específico ou ignorando os grupos.
Uma empresa quer avaliar o impacto do tempo gasto pesquisando no site sobre o valor de dinheiro gasto no site. Você criou um modelo linear ignorando os grupos, spending, e garantiu que os pressupostos da regressão linear foram atendidos. A empresa quer saber quanto provavelmente será gasto caso 30, 32 ou 40 minutos sejam passados no site, independentemente dos grupos.
O conjunto de dados SiteSales e o modelo de regressão linear spending já foram carregados para você.
Este exercicio faz parte do curso
Testes A/B em R
Instruções do exercicio
- Armazene os tempos que queremos prever — 30, 32 e 40 minutos — em uma variável chamada
TimeSearching. - Guarde esses tempos em um data frame chamado
timepredict. - Determine o valor que provavelmente será gasto dados esses tempos de interesse e o modelo
spending.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Store the data to predict
TimeSearching <- c(___)
# Store the data in a data frame
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the amount expected to spend
predict(___, newdata = ___)