Розширення логістичної моделі відгуку
Пам'ятайте, пивоварня встановила дисплеї на місцях продажу, щоб підвищити покупки Hoppiness. Щоб вирізнитися як бренд, пивоварня додатково просувала Hoppiness, підкреслюючи його регіональний характер. Ці активності з просування також поєднувалися з дисплеями на місцях продажу.
Ви починаєте з узагальнення дій DISPL.HOP, FEAT.HOP і FEATDISPL.HOP за допомогою функції summary().
Далі ви моделюєте ймовірність покупки для HOPPINESS за допомогою price.ratio, DISPL.HOP, FEAT.HOP і FEATDISPL.HOP. Знову використовуйте функцію glm() та аргумент family зі значенням binomial.
Нарешті, ви обчислюєте граничні ефекти предикторів за допомогою функції margins().
Ця вправа є частиною курсу
Побудова моделей відгуку в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Summarizing the DISPL.HOP, FEAT.HOP, FEATDISPL.HOP actions
___(choice.data[c(___,___,___)])