Modelul Cox cu Hazard Proporțional

Acum vei calcula un model Cox cu Hazard Proporțional pe datele magazinului online. Setul de date stocat în dataNextOrder conține acum patru variabile suplimentare: shoppingCartValue – valoarea primei comenzi în dolari, voucher – dacă clientul a folosit un voucher, returned – dacă comanda a fost returnată, și gender – genul clientului.

Pachetul rms este deja încărcat în spațiul de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează modelul Cox PH folosind cph(). Include variabilele shoppingCartValue, voucher, returned și gender ca predictori. Ai grijă să specifici corect formula. Stochează rezultatul într-un obiect numit fitCPH și afișează rezultatele.
Calculează exponențiala coeficienților din coefficients pentru a-i interpreta. La interpretare, ține cont că shoppingCartValue este o variabilă continuă, în timp ce celelalte variabile sunt categorice.
Reprezintă grafic rezumatul rezultatelor.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Determine distributions of predictor variables
dd <- datadist(dataNextOrder)
options(datadist = "dd")

# Compute Cox PH Model and print results
___ <- ___(Surv(daysSinceFirstPurch, boughtAgain) ___ shoppingCartValue ___ voucher ___ returned ___ gender,
              data = ___,
              x = TRUE, y = TRUE, surv = TRUE)
print(___)

# Interpret coefficients
___(fitCPH$___)

# Plot result summary
___(___(fitCPH), log = TRUE)

Editează și rulează codul