Dự đoán tuyến tính
Do khả năng dự đoán biến phụ thuộc dựa trên giá trị của biến độc lập (dựa trên một nhóm A/B cụ thể hoặc bỏ qua nhóm), hồi quy đặc biệt được các doanh nghiệp quan tâm.
Một công ty muốn đánh giá tác động của thời gian người dùng tìm kiếm trên trang đến số tiền họ chi tiêu trên trang. Bạn đã xây dựng một mô hình tuyến tính bỏ qua các nhóm, spending, và đảm bảo các giả định của hồi quy tuyến tính được thỏa mãn. Công ty muốn biết số tiền có khả năng được chi tiêu nếu người dùng dành 30, 32, hoặc 40 phút trên website, bất kể thuộc nhóm nào.
Bộ dữ liệu SiteSales và mô hình hồi quy tuyến tính spending đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
A/B Testing bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Lưu các thời điểm cần dự đoán là 30, 32 và 40 phút vào một biến tên
TimeSearching. - Lưu các thời điểm này vào một data frame tên
timepredict. - Xác định số tiền có khả năng sẽ được chi tiêu tại các mốc thời gian đã cho bằng mô hình
spending.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Store the data to predict
TimeSearching <- c(___)
# Store the data in a data frame
timepredict <- data.frame(___)
# Determine the amount expected to spend
predict(___, newdata = ___)