เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Extending the logistic response model

Remember, the brewery installed point-of-sales displays to increase Hoppiness purchases. To stand out as a brand, the brewery additionally featured Hoppiness by highlighting it's regional character. These featuring activities had also been combined with point-of-sales displays.

You start with summarizing the DISPL.HOP, FEAT.HOP and FEATDISPL.HOP actions by using the function summary().

Next, you explain the purchase probabilities for HOPPINESS by price.ratio, DISPL.HOP, FEAT.HOP and FEATDISPL.HOP. Again, you use the function glm() and the family argument binomial.

Finally, you calculate the marginals effects of the predictors by using the function margins().

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Building Response Models in R

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Summarizing the DISPL.HOP, FEAT.HOP, FEATDISPL.HOP actions
___(choice.data[c(___,___,___)])
แก้ไขและรันโค้ด