Regressão logística com 2 variáveis explicativas
Para incluir várias variáveis explicativas em modelos de regressão logística, a sintaxe é a mesma das regressões lineares. A única mudança é a mesma que no caso simples: você executa um modelo linear generalizado com uma família de erros binomial.
Aqui você ajustará um modelo de status de rotatividade com ambas as variáveis explicativas do conjunto de dados: a duração do relacionamento com o cliente e a recência da compra.
churn está disponível.
Este exercício faz parte do curso
Regressão intermediária no R
Instruções do exercício
- Ajuste uma regressão logística do status da rotatividade,
has_churned, versus o tempo de relacionamento com o cliente,time_since_first_purchase, e a recência da compra,time_since_last_purchase, e uma interação entre as variáveis explicativas.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Fit a logistic regression of churn status vs. length of relationship, recency, and an interaction
mdl_churn_vs_both_inter <- ___
# See the result
mdl_churn_vs_both_inter