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Prognosen erstellen

Um bessere Preisentscheidungen zu treffen, muss die Marketingleitung wissen, mit welchem Absatzvolumen bei alternativen Stückpreisen zu rechnen ist. Konkret möchte sie das erwartete Absatzvolumen für die Stückpreise 1,05 und 0,95 wissen.

Du kannst die Koeffizienten aus deinem zuvor angepassten linearen Absatz-Response-Modell verwenden, um diese Prognosen zu erstellen. Die Funktion coef() gibt einen numerischen Koeffizientenvektor mit zwei Elementen zurück: Das erste Element ist der Achsenabschnitt (Intercept) für den Absatz und das zweite Element ist die Preisslope des Objekts linear.model. Du berechnest den erwarteten Absatz, indem du zur Absatzkonstanten einfach die Preisslope multipliziert mit 1,05 bzw. 0,95 addierst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Response-Modelle in R erstellen

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Anleitung zur Übung

  • Ermittele die geschätzten Koeffizienten aus dem Objekt linear.model mit der Funktion coef(). Extrahiere den Absatz-Intercept und die Preisslope per numerischer Indizierung einzeln.
  • Berechne das erwartete Absatzvolumen für die Stückpreise 1,05 und 0,95.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Obtain the intercept coefficient
coef(linear.model)[___]

# Obtain the slope coefficient
coef(linear.model)[___]

# Calculate the volume sales for the unit price of 1.05 
___(linear.model)[___] + ___ * ___(linear.model)[___]

# Calculate the volume sales for the unit price of 0.95 
___(___)[___] + ___ * ___(___)[___]
Code bearbeiten und ausführen