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Regression für Feiertags-/Promotionseffekte

Nachdem du die Indikatorvariable für Neujahr erstellt hast, schauen wir mithilfe einer Regression, ob sie sich signifikant vom üblichen Verkaufsmuster unterscheidet.

Dein data.frame mit dem Logarithmus der Verkäufe und dem Logarithmus der Preise ist in deinem Workspace als MET_hi_train gespeichert. Deine Neujahrsvariable ist als newyear gespeichert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognose der Produktnachfrage in R

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle einen neuen Datensatz MET_hi_train_2, indem du MET_hi_train und deine Neujahrsvariable als Vektor kombinierst.
  • Baue ein Regressionsmodell für das High-End-Produkt in der Metropolregion. Das Modell soll den Logarithmus der Verkäufe (log_sales) mit dem Logarithmus des Preises (log_price) und der Neujahrsvariable (newyear) vorhersagen und dabei den neuen Datensatz MET_hi_train_2 verwenden, den du gerade erstellt hast.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create MET_hi_train_2 by adding newyear
MET_hi_train_2 <- data.frame(MET_hi_train, as.vector(___))
colnames(MET_hi_train_2)[3] <- "newyear"

# Build regressions for the product
model_MET_hi_full <- lm(___ ~ ___ + ___, data = ___)
Code bearbeiten und ausführen