Lojistik grafik
Lojistik regresyon modelleri, ikili kategorik bir bağımlı değişkeni değerlendirir.
Bir şirket, kişilerin bir reklama tıklayıp tıklamadığına ilişkin Click verisini toplamış ve sitede geçirilen süre olan TimeSearching ile reklam tıklaması arasındaki ilişkiyi öğrenmek istiyor. Yönetim kuruluna, her gün sitede 43 dakika geçirildiğinde reklamın tıklanıp tıklanmayacağını merak ettikleri için, modeli anlatmak üzere ilgili görsel tanımlayıcıları içeren bir saçılım grafiği oluştur.
webdata veri kümesi ve ggplot2 paketi senin için yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile A/B Testi
Egzersiz talimatları
- Reklama tıklama olasılığını belirlemek için kullanılan sitede günlük geçirilen süre olan 43 değerini
TimeSearchingolarak sakla. - Lojistik regresyon çizgisi ve tahmin zamanını gösteren siyah bir çizgi içeren saçılım grafiğini oluştur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Set the value to predict
TimeSearching <- ___
# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = ___,
method.args = ___)) +
geom_vline(xintercept = ___)