ПочатиПочніть безкоштовно

У чому додана цінність?

Проблема неточних прогнозів моделі все ще відкрита. Цього разу ви досліджуєте зв'язок між log(SALES) і PRICE. Відповідний діаграму розсіювання створено за допомогою формули log(SALES) ~ PRICE у функції plot(). Знову ж таки, прогнозні значення моделі, отримані з log.model, відображаються за допомогою функції abline(). Функція abline() додає пряму лінію, задану у вигляді перетину по log-sales та нахилу за ціною, коли її застосовано до об'єкта log.model.

Ця вправа є частиною курсу

Побудова моделей відгуку в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Відобразіть зв'язок між log(SALES) і PRICE на простій діаграмі розсіювання.
  • Знову поясніть log(SALES) через PRICE і запишіть результат до об'єкта з назвою log.model.
  • Додайте прогнозні значення моделі, застосувавши функцію abline() до об'єкта log.model.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)

# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)

# Add the model predictions
Редагувати та запускати код