1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xây dựng mô hình phản hồi trong R
Connected

Bài tập

Mô hình probit cho nhu cầu bia

Bạn nghe một số data scientist khác thích dùng hàm phản hồi probit để mô hình hóa quyết định mua hàng. Probit coi quyết định mua là các xu hướng tiềm ẩn (latent propensities). Nghe khá “hàn lâm” và khiến bạn hơi lo lắng, nên bạn cũng muốn thử probit.

Bạn có thể tiếp tục dùng hàm glm() để mô tả quan hệ HOPPINESS ~ price.ratio. Bạn chỉ cần bổ sung đối số family thành binomial(link = probit). Như thường lệ, các hệ số ước lượng được lấy bằng hàm coef().

Hướng dẫn

100 XP
  • Giải thích HOPPINESS theo price.ratio bằng hàm glm() với đối số family = binomial(link = probit). Gán kết quả vào đối tượng tên probit.model.
  • Lấy các hệ số của probit.model bằng hàm coef().