Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Diễn giải độ phù hợp của mô hình

Bảng sau hiển thị một phần kết quả tóm tắt của mô hình hồi quy tuyến tính bội.

Call:
lm(formula = salesThisMon ~ nItems + ... + customerDuration, data = salesData)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-322.66  -51.26    0.60   51.28  399.10 

Coefficients:
                                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)                   -2.828e+02  1.007e+01 -28.079  < 2e-16 ***
nItems                         1.470e-01  2.093e-02   7.023 2.45e-12 ***
mostFreqStoreColorado Springs -7.829e+00  4.351e+00  -1.799 0.072047 .  
mostFreqStoreColumbus          5.960e-01  3.682e+00   0.162 0.871391    
...
mostFreqCatBaby               -3.496e+00  3.469e+00  -1.008 0.313594    
mostFreqCatBakery             -9.908e+00  5.451e+00  -1.818 0.069188 .  
...   
nCats                         -9.585e-01  1.956e-01  -4.900 9.90e-07 ***
nPurch                         5.092e-01  1.513e-01   3.364 0.000773 ***
salesLast3Mon                  3.782e-01  8.480e-03  44.604  < 2e-16 ***
daysSinceLastPurch             1.712e-01  1.526e-01   1.122 0.262022    
meanItemPrice                  2.253e-01  9.168e-02   2.457 0.014034 *  
meanShoppingCartValue          2.584e-01  2.620e-02   9.861  < 2e-16 ***
customerDuration               5.708e-01  7.162e-03  79.707  < 2e-16 ***

Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 77.56 on 5095 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8236,    Adjusted R-squared:  0.8227 
F-statistic: 914.9 on 26 and 5095 DF,  p-value: < 2.2e-16

Hãy xem các thống kê độ phù hợp của mô hình. Bao nhiêu phần biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến giải thích?

Bài tập này là một phần của khóa học

Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập