Predicții liniare
Regresiile sunt deosebit de utile în mediul de afaceri, deoarece permit estimarea valorii unei variabile dependente pe baza valorilor unei variabile independente – fie în funcție de un anumit grup A/B, fie ignorând grupurile.
O companie dorește să evalueze impactul pe care timpul petrecut în căutare pe site îl are asupra sumei cheltuite. Ai creat un model liniar care ignoră grupurile, spending, și ai verificat că ipotezele regresiei liniare sunt îndeplinite. Compania vrea să afle cât ar cheltui un utilizator dacă ar petrece 30, 32 sau 40 de minute pe site, indiferent de grup.
Setul de date SiteSales și modelul de regresie liniară spending au fost deja încărcate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
A/B Testing în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Salvează timpii pentru care vrei să faci predicții – 30, 32 și 40 de minute – într-o variabilă numită
TimeSearching. - Stochează acești timpi într-un data frame numit
timepredict. - Determină suma care ar fi cheltuită pentru fiecare punct de timp, folosind modelul
spending.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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 = ___)