ПочатиПочніть безкоштовно

Прогностична точність

Ви можете використовувати свою модель, щоб робити прогнози для будь-якого вибраного рівня ціни. Отримання коректних прогнозів залежить від правильності вашого припущення, що обсяг продажів і ціна за одиницю пов'язані лінійно.

Ви відобразите зв'язок між SALES і PRICE на простій діаграмі розсіювання за допомогою функції plot(). Так само, як і функція lm(), функція plot() може працювати з формулою SALES ~ PRICE і створить потрібний графік. Далі додайте прогнозні значення моделі за допомогою функції abline(), яка додає пряму, задану у вигляді перетину для продажів/нахилу за ціною, коли застосована до об'єкта linear.model.

Ця вправа є частиною курсу

Побудова моделей відгуку в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Відобразіть зв'язок між SALES і PRICE за допомогою функції plot().
  • Знову поясніть SALES через PRICE і присвойте результат об'єктові з назвою linear.model.
  • Додайте прогнозні значення моделі, застосувавши функцію abline() до об'єкта linear.model.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

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

# Add the model predictions
___(___)
Редагувати та запускати код