Tránh đa cộng tuyến
Quay lại bộ dữ liệu bán hàng salesData đã được nạp sẵn trong môi trường làm việc. Ngoài ra, gói rms cũng đã được nạp.
Hãy ước lượng một mô hình hồi quy tuyến tính bội! Tất nhiên, bạn muốn tận dụng tất cả các biến có trong bộ dữ liệu.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Hãy tính một mô hình đầy đủ đặt tên là
salesModel1dùng tất cả các biến trừidđể giải thích doanh số trong tháng này. Để làm điều này, điền đúng tên biến vào cú pháp mẫu sau:response ~ . - excluded_variable. Có thể hiểu là "responseđược mô hình hóa bởi tất cả các biến ngoại trừexcluded_variable." - Ước lượng hệ số phóng đại phương sai bằng hàm
vif()từ góirms. - Bên cạnh việc loại biến
id, hãy loại thêm các biếnpreferredBrandvànBrandsđể tránh đa cộng tuyến. Bạn làm điều này bằng cách nối từng biến với-. Lưu mô hình vào đối tượngsalesModel2. - Ước lượng lại các hệ số phóng đại phương sai của mô hình. Bây giờ bạn có chấp nhận kết quả không?
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Estimating the full model
salesModel1 <- lm(salesThisMon ~ . - ___,
data = salesData)
# Checking variance inflation factors
vif(___)
# Estimating new model by removing information on brand
salesModel2 <- lm(salesThisMon ~ . - ___,
data = ___)
# Checking variance inflation factors
___