1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Connected

Bài tập

Ví dụ marketing

Như đã mô tả trong video, khách hàng của bạn muốn biết liệu lời giới thiệu từ bạn bè có làm tăng số người mua (thay vì bỏ qua) sản phẩm trực tuyến của anh ấy hay không. Anh ấy đã cung cấp bản tóm tắt dữ liệu dạng data.frame tên là all_data. Dữ liệu này bao gồm số lượng Purchases và Pass cho 4 thành phố thử nghiệm (city) cũng như ranking của khách hàng. Cấu trúc dữ liệu này phù hợp để dùng cbind() trên hai cột quan tâm để tạo ma trận (bạn có thể dùng các cách khác để tạo ma trận trong R, nhưng đây là một trong những cách dễ nhất).

Bạn muốn kiểm tra xem lời giới thiệu từ một friend có làm tăng số người mua sản phẩm không. Để trả lời, bạn sẽ xây dựng một mô hình glmer() rồi xem xét đầu ra của mô hình.

Nếu ước lượng tham số cho friend lớn hơn 0 một cách có ý nghĩa thống kê, thì lời giới thiệu từ bạn bè làm tăng khả năng mua hàng. Nếu ước lượng tham số cho friend nhỏ hơn 0 một cách có ý nghĩa thống kê, thì lời giới thiệu từ bạn bè làm giảm khả năng mua hàng. Nếu ước lượng tham số cho friend không khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, thì lời giới thiệu từ bạn bè không ảnh hưởng đến việc mua hàng.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Khớp một glmer() với data.frame all_data. Dùng cbind(Purchases, Pass) được dự đoán bởi friend và ranking (friend đứng trước). Dùng city làm hiệu ứng ngẫu nhiên và family = "binomial".
  • Cần dùng cbind() vì glmer() yêu cầu đầu vào là ma trận.