Supongamos que un analista desea predecir la probabilidad de que un cliente compre un artículo nuevo específico en función de la cantidad de años que ha sido cliente. Crean un modelo de regresión logística para predecir la probabilidad de que un cliente compre el artículo nuevo usando los comandos R a continuación: Modelo <- glm(PurchaseDummyVariable ~

Supongamos que un analista desea predecir la

Pregunta: Supongamos que un analista desea predecir la probabilidad de que un cliente compre un artículo nuevo específico en función de la cantidad de años que ha sido cliente. Crean un modelo de regresión logística para predecir la probabilidad de que un cliente compre el artículo nuevo usando los comandos R a continuación: Modelo <- glm(PurchaseDummyVariable ~
Supongamos que un analista desea predecir la probabilidad de que un cliente compre un artículo nuevo específico en función de la cantidad de años que ha sido cliente.
Crean un modelo de regresión logística para predecir la probabilidad de que un cliente compre el artículo nuevo usando los comandos R a continuación:
Modelo <- glm(PurchaseDummyVariable ~ years, data=DataName, family=binomial)
resumen (Modelo)
y la tabla de coeficientes resultante se muestra a continuación.
Variable Estimación del coeficiente valor p
(interceptar) -2 Menos de 0.0001
años 0.5 Menos de 0.0001
Calcule la probabilidad estimada de que un cliente que ha sido cliente durante 5 años compre este nuevo producto (años = 5)
Pregunta 16 opciones:
Menos que 1%
2%
3%
33%
50%
62%
76%
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