Cox 比例风险模型

现在，您将基于网店数据拟合一个 Cox 比例风险模型。当前存放在 dataNextOrder 中的数据新增了 4 个变量：首单的 shoppingCartValue（购物车金额，美元）、客户是否使用了 voucher（代金券）、该订单是否被 returned（退货），以及 gender（性别）。

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用 R 进行市场营销分析的机器学习

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练习说明

使用 cph() 拟合 Cox PH 模型。将 shoppingCartValue、voucher、returned 和 gender 作为自变量。请注意正确指定公式。将结果存入名为 fitCPH 的对象中，并打印结果。
对 coefficients 取指数以便解释。解释时请注意，shoppingCartValue 是连续变量，其余变量为分类变量。
绘制结果摘要图。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Determine distributions of predictor variables
dd <- datadist(dataNextOrder)
options(datadist = "dd")

# Compute Cox PH Model and print results
___ <- ___(Surv(daysSinceFirstPurch, boughtAgain) ___ shoppingCartValue ___ voucher ___ returned ___ gender,
              data = ___,
              x = TRUE, y = TRUE, surv = TRUE)
print(___)

# Interpret coefficients
___(fitCPH$___)

# Plot result summary
___(___(fitCPH), log = TRUE)

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