สำรวจตัวแปรอธิบาย
เมื่อตัวแปรตอบสนองเป็นแบบ logical จุดข้อมูลทั้งหมดจะอยู่บนเส้น y เท่ากับศูนย์และ y เท่ากับหนึ่ง ทำให้มองภาพรวมได้ยาก ในวิดีโอ ก่อนที่จะเห็นเส้นแนวโน้ม ยังไม่ชัดเจนว่าตัวแปรอธิบายกระจายตัวอย่างไรบนแต่ละเส้น ปัญหานี้แก้ได้ด้วยการสร้างฮิสโทแกรมของตัวแปรอธิบาย โดยแบ่งหน้าตามตัวแปรตอบสนอง
เราจะใช้ฮิสโทแกรมเหล่านี้เพื่อทำความรู้จักกับชุดข้อมูล churn ของบริการทางการเงินที่ปรากฏในวิดีโอ
churn พร้อมใช้งานแล้ว และโหลด ggplot2 ไว้เรียบร้อยแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การถดถอยใน R เบื้องต้น
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Using churn, plot time_since_last_purchase
___ +
# as a histogram with binwidth 0.25
___ +
# faceted in a grid with has_churned on each row
___