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Gráficos de efeito

Uma forma de entender melhor o efeito marginal de uma mudança unitária no price ratio é usar o modelo de resposta logística com alguns valores típicos e gerar um gráfico com as previsões.

Você pode fazer isso usando a função cplot() do pacote margins. A função cplot() recebe o objeto logistic.model, o nome da variável preditora e os valores típicos correspondentes como argumentos. Considere que os valores típicos de price.ratio estão no intervalo de -2 a 2. Como você quer investigar as previsões para apenas alguns valores, defina uma sequência de números de -2 a 2 com incrementos de 0.50 usando a função seq().

Este exercício faz parte do curso

Construindo modelos de resposta em R

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Instruções do exercício

  • Defina uma sequência de números de -2 a 2 com incrementos de 0.50 usando a função seq(). Atribua o resultado a um objeto chamado x.
  • Faça o gráfico das probabilidades previstas de compra, dado "price.ratio" e x, usando a função cplot().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Define the sequence of x values
x <- seq(from = ___, to = ___, by = ___)

# Plot the price.ratio effect
___(logistic.model, ___, xvals = ___)
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