Tracer une régression

Tests A/B en R

Lauryn Burleigh

Data Scientist

Droite linéaire

cor.test(~ Enjoy + Time, data = pizza, 
         method = "pearson")
library(ggplot2)
ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point()

Nuage de points montrant une corrélation positive : temps pour manger la pizza en ordonnée et appréciation en abscisse.

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

Nuage de points avec corrélation positive : temps en ordonnée, appréciation en abscisse, et droite bleue d'ajustement avec intervalle de confiance.

Prédiction linéaire

linear <- lm(Time ~ Enjoy, 
                data = Pizza) 
Enjoy  <- 12
topredict <-  data.frame(Enjoy) 
prediction <- predict(linear, 
                     newdata = topredict) 

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, y = Time)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +  
  geom_hline(yintercept = prediction) + 
  geom_vline(xintercept = Enjoy)

Nuage de points avec corrélation positive : temps en ordonnée, appréciation en abscisse, droite bleue d'ajustement avec intervalle de confiance, et lignes noires à x = 12 et y = 6,24.

Indiquer les groupes

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, y = Time, 
                  color = Topping)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

Nuage de points : temps en ordonnée, appréciation en abscisse, avec points et droite d'ajustement pour Pepperoni en rose et pour Cheese en bleu.

Indiquer les groupes

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point(aes(colour = Topping)) +
  geom_smooth(method = "lm")

Nuage de points : temps en ordonnée, appréciation en abscisse ; droite bleue d'ajustement, points Cheese en rose et Pepperoni en bleu.

Courbe logistique

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = EatAgain)) + 
  geom_point(aes(colour = Topping)) +
  geom_smooth(method = "glm",  
              method.args = 
                 list(family = 
                      "binomial"))

Nuage de points : appréciation en abscisse et « manger à nouveau » en ordonnée, points à 0 ou 1, et courbe de régression logistique.

Prédiction logistique

Enjoy  <- 12

ggplot(pizza2, aes(x = Enjoy, 
                   y = EatAgain)) + 
  geom_point(aes(colour = Topping)) +
  geom_smooth(method = "glm",  
              method.args = 
              list(family = 
                   "binomial")) +
  geom_vline(xintercept = Enjoy)

Nuage de points : appréciation en abscisse et « manger à nouveau » en ordonnée, points à 0 ou 1, en rose pour Pepperoni et en bleu pour Cheese, avec courbe logistique et ligne verticale noire à x = 12.

Passons à la pratique !

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