加值是什麼？
模型預測不佳的問題仍未解決。這次，你要探討 log(SALES) 與 PRICE 的關係。對應的散佈圖已使用 plot() 函式中的 formula 參數 log(SALES) ~ PRICE 建立。同樣地，使用 abline() 函式繪出從 log.model 得到的模型預測。當 abline() 套用在 log.model 物件上時，會依照「log-sales 截距／price 斜率」的形式加入一條直線。
本練習屬於課程
在 R 中建立反應模型
練習說明
- 用簡單的散佈圖顯示
log(SALES)與PRICE的關係。 - 再次用
PRICE解釋log(SALES)，並把結果指定給名為log.model的物件。 - 將
abline()套用到log.model物件，加入模型預測線。
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。
# Plot log(SALES) against PRICE
___(___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)
# Add the model predictions