Логістичний графік
Моделі логістичної регресії оцінюють біноміальну категоріальну залежну змінну.
Компанія зібрала дані про те, чи натиснули люди на оголошення, Click, і хоче зрозуміти, як із цим пов'язаний час, проведений на сайті, TimeSearching. Щоб описати результати моделі раді директорів компанії, які цікавляться, чи буде натиснуто оголошення, якщо щодня на сайті проводять 43 хвилини, створіть точковий графік із відповідними візуальними позначеннями.
Набір даних webdata та пакет ggplot2 вже завантажено для вас.
Ця вправа є частиною курсу
A/B Testing в R
Інструкції до вправи
- Збережіть добовий час, проведений на сайті, який використовується для визначення ймовірності кліку по оголошенню — 43, у змінній
TimeSearching. - Створіть точковий графік із лінією логістичної регресії та позначте час прогнозу чорною вертикальною лінією.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Set the value to predict
TimeSearching <- ___
# Plot the data
ggplot(webdata, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = ___,
method.args = ___)) +
geom_vline(xintercept = ___)