Olasılık oranlarını (odds-ratio) hesaplama
Önceki egzersizde, bir arkadaşın önerisinin satışlar üzerindeki etkisini nasıl karşılaştıracağımızı gördük. Ancak, regresyon çıktıları bazen anlatması zor olabilir ve bu durumlarda olasılık oranları (odds-ratio) daha kolay kullanılabilir. Önceki egzersizin çıktılarından yararlanarak olasılık oranlarını hesaplayacağız.
Olasılık oranlarına kısa bir hatırlatma:
- Bir olasılık oranı 1,0 ise, her iki olayın gerçekleşme şansı eşittir. Örneğin, bir arkadaşın önerisi için olasılık oranı 1,0 ise, arkadaşın satın alma kararında hiçbir etkisi yok demektir.
- Bir olasılık oranı 1'den küçükse, bir arkadaşın önerisi satın alma olasılığını düşürür. Örneğin, 0,5'lik bir olasılık oranı, arkadaş önerisinin 1:2 olasılığa sahip olduğu, yani her 2 vazgeçmeye karşılık 1 satın alma olduğu anlamına gelir.
- Bir olasılık oranı 1'den büyükse, bir arkadaşın önerisi satın alma olasılığını artırır. Örneğin, 3,0'lık bir olasılık oranı, arkadaş önerisinin 3:1 olasılığa sahip olduğu, yani her 1 vazgeçmeye karşılık 3 satın alma olduğu anlamına gelir.
Kurs kodu hakkında not: Bu kurs yayınlandıktan sonra, broom paketi lme4::lmer() modelleri için desteği kaldırdı. Bunu kendi başına tekrarlamak istersen, cran üzerinde bulunan broom.mixed paketine ihtiyacın olacak.
Bu egzersiz
R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
model_outiçinsummary()çıktısına bak.model_outiçinden katsayılarıfixef()ile çıkar ve üstel alarak olasılık oranına çevir. Güven aralıklarını almak içinconfint()ile de aynısını tekrarla.- Güven aralıklarını hesapla ve ardından
tidy()kullanarakfriendsetkisini üstel hale getir.conf.intveexponentiateparametrelerini ayarladığından emin ol.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Run the code to see how to calculate odds ratios
summary( ___)
exp(___(model_out))
exp(___(model_out))
# Create the tidied output
tidy(model_out, conf.int = ___, exponentiate = ___)