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Prognosegüte

Du kannst dein Modell verwenden, um Vorhersagen für beliebige Preisniveaus zu treffen. Sinnvolle Vorhersagen hängen davon ab, ob deine Annahme stimmt, dass Absatzmenge und Stückpreis linear zusammenhängen.

Du stellst den Zusammenhang zwischen SALES und PRICE in einem einfachen Streudiagramm mit der Funktion plot() dar. Genau wie lm() kann auch plot() mit dem Formelargument SALES ~ PRICE arbeiten und erzeugt damit die gewünschte Grafik. Anschließend fügst du die Modellvorhersagen mit abline() hinzu. Angewendet auf das Objekt linear.model ergänzt diese Funktion eine Gerade, die durch Verkaufs-Achsenabschnitt und Preis-Steigung bestimmt ist.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Response-Modelle in R erstellen</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Stelle den Zusammenhang zwischen SALES und PRICE mit der Funktion plot() dar.
  • Erkläre erneut SALES durch PRICE und weise das Ergebnis einem Objekt namens linear.model zu.
  • Füge die Modellvorhersagen hinzu, indem du abline() auf das Objekt linear.model anwendest.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Plot SALES against PRICE
___(___ ~ ___, data = sales.data)

# Explain SALES by PRICE
linear.model <- ___(___ ~ ___, data = sales.data)

# Add the model predictions
___(___)
Code bearbeiten und ausführen