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移除預測變數

你暫時不想排除落後一期的折價券效果。公司需要一個相當可靠的模型，才能改善未來的行銷決策並有效執行活動。為了 100% 確定，你使用附加套件 MASS 中的 stepAIC() 函式，對預測變數進行向後選擇。

stepAIC() 會建立所有可能的預測變數組合，並找出 AIC 最低者。參數 direction = "backward" 會從 extended.model 開始進行選擇，並依序移除項次以嘗試降低 AIC。參數 trace = FALSE 會在選擇過程執行時抑制列印資訊。最終得到 AIC 值最小的模型，會用 summary() 函式加以摘要。

本練習屬於課程

在 R 中建立反應模型

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練習說明

  • 使用 library() 載入附加套件 MASS。
  • 使用 stepAIC() 對 extended.model 物件進行向後消除法，並將結果指定給名為 final.model 的物件。
  • 使用 summary() 摘要 final.model 物件。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Load the MASS package


# Backward elemination
final.model <- ___(___, direction = ___, trace = ___)

# Summarize the final model
編輯並執行程式碼