ПочатиПочніть безкоштовно

Логістична модель для попиту на пиво

Лінійна модель не підходить для передбачення ймовірностей покупки. Потрібна відгукова функція, яка обмежує прогнози моделі між нулем і одиницею.

Логістична відгукова функція якраз це і забезпечує. Для цього вам знадобиться функція glm(). Функція glm() працює дуже подібно до lm(). Головна відмінність — додатковий аргумент family. Оскільки HOPPINESS — бінарна змінна, потрібно вказати аргумент family як binomial.

Ця вправа є частиною курсу

Побудова моделей відгуку в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Поясніть HOPPINESS через price.ratio, використовуючи функцію glm() та аргумент family = binomial. Присвойте результат об'єкту з назвою logistic.model.
  • Отримайте коефіцієнти моделі logistic.model за допомогою функції coef().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Explain HOPPINESS by price.ratio
___ <- ___(___, family = ___, data = choice.data)

# Obtain the coefficients
Редагувати та запускати код