Logistiska sannolikheter

Prediktioner från en logistisk regressionsmodell ger sannolikheten för ett utfall lika med 1 – antingen utan hänsyn till grupper eller specifikt för en grupp, beroende på modellens specifikationer.

Ett företag har samlat in data om huruvida individer klickade på en annons, Click, och vill undersöka sambandet mellan tid spenderad på webbplatsen, TimeSearching, och benägenheten att klicka på annonsen. Du körde en logistisk regression och fastställde att modellen passar bra när grupper ignoreras. Företaget vill veta hur stor sannolikheten är att annonsen klickas om en besökare spenderar 52 minuter på webbplatsen.

Datamängden webdata och den logistiska regressionsmodellen logmodel har redan lästs in.

Den här övningen är en del av kursen

A/B-testning i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Spara de data du vill prediktera – 52 minuter – med samma namngivning som i den ursprungliga datakolumnen, och lagra sedan objektet i en dataram med namnet timepredict.
Beräkna sannolikheten för att annonsen klickas om en besökare spenderar 52 minuter på webbplatsen, med hjälp av modellen logmodel och den nya dataramen timepredict.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Store the data to predict
___
timepredict <- data.frame(___)

# Determine the likelihood of an ad being clicked
predict(___, newdata = ___, type = ___)

Redigera och kör kod