Marknadsföringsexempel
Som beskrivs i videon vill vår kund veta om en väns rekommendation ökar antalet personer som köper, snarare än avstår från, hans onlineprodukt. Han har gett oss en sammanfattning av sina data som en data.frame kallad all_data. Dessa data inkluderar antalet Purchases (köp) och Pass (avståenden) för 4 teststäder (city) samt kundens ranking. Den här datastrukturen lämpar sig för att använda cbind() på de två kolumner av intresse för att skapa en matris (du kan använda andra metoder för att skapa en matris i R, men det här är en av de enklaste).
Du vill undersöka om en rekommendation från en friend (vän) ökar benägenheten att köpa produkten. För att besvara den frågan bygger du en glmer()-modell och granskar sedan modellens utdata.
Om parameterestimatet för friend är signifikant större än noll ökar en väns rekommendation chansen att någon gör ett köp.
Om parameterestimatet för friend är signifikant mindre än noll minskar en väns rekommendation chansen att någon gör ett köp.
Om parameterestimatet för friend inte skiljer sig signifikant från noll har en väns rekommendation ingen effekt på chansen att någon gör ett köp.
Den här övningen är en del av kursen
Hierarkiska modeller och modeller med blandade effekter i R
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Load lmerTest
library(lmerTest)
# Fit the model and look at its summary
model_out <- ___
summary(model_out)