ÎncepețiÎncepe gratuit

Un model probit pentru cererea de bere

Ai aflat că alți specialiști în date preferă să folosească funcția de răspuns probit pentru modelarea deciziilor de cumpărare. Probit tratează deciziile de cumpărare ca propensiuni latente. Sună complicat și te face să eziti, așa că decizi să testezi și tu modelul probit.

Poți folosi din nou funcția glm() pentru a descrie relația HOPPINESS ~ price.ratio. Trebuie doar să completezi argumentul family cu binomial(link = probit). Ca de obicei, coeficienții estimați se obțin folosind funcția coef().

Acest exercițiu face parte din cursul

Construirea modelelor de răspuns în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Explică HOPPINESS prin price.ratio folosind funcția glm() și argumentul family = binomial(link = probit). Atribuie rezultatul unui obiect numit probit.model.
  • Obține coeficienții modelului probit.model folosind funcția coef().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Explain HOPPINESS by price.ratio
probit.model <- ___(___, family = ___, data = choice.data)

# Obtain the coefficients
Editează și rulează codul