啤酒需求的線性機率模型
為了評估價格比率變動對 Hoppiness 購買機率的影響有多大，你將使用 lm() 將關係式 HOPPINESS ~ price.ratio 建立為模型。這次你也會直接用 plot() 與 abline() 繪出估計後的模型。
本練習屬於課程
在 R 中建立反應模型
練習說明
- 使用
lm()以price.ratio解釋HOPPINESS的購買機率。將結果指派給名為probability.model的物件。 - 使用
plot()顯示HOPPINESS與price.ratio的關係。 - 將
abline()套用到probability.model物件，以加入模型的預測直線。
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。
# Explain HOPPINESS by price.ratio
probability.model <- lm(___, data = choice.data)
# Plot HOPPINESS against price.ratio
___(___, data = choice.data)
# Add the model predictions
___(___)