Линейные прогнозы
Регрессии широко применяются в бизнесе, поскольку позволяют предсказывать значения зависимой переменной по значениям независимой — с учётом группы A/B или без него.
Компания хочет оценить, как время, проведённое пользователем на сайте, влияет на сумму покупки. Вы построили линейную модель spending, не учитывающую группы, и убедились, что условия применимости линейной регрессии выполнены. Компанию интересует, какую сумму, вероятнее всего, потратит пользователь, если он провёл на сайте 30, 32 или 40 минут, независимо от группы.
Набор данных SiteSales и модель линейной регрессии spending уже загружены.
Это упражнение является частью курса
A/B-тестирование в R
Инструкции к упражнению
- Сохраните интересующие нас значения времени — 30, 32 и 40 минут — в переменную
TimeSearching. - Сохраните это время в таблицу данных
timepredict. - Определите вероятную сумму расходов для выбранных значений времени с помощью модели
spending.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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 = ___)