Einfache lineare Regression schätzen

Zurück zu unserem Verkaufsdatensatz salesData, der bereits im Workspace geladen ist. Wir haben gesehen, dass die Verkäufe der letzten drei Monate stark positiv mit den Verkäufen in diesem Monat korreliert sind. Daher beginnen wir damit, diese Größe als erklärende Variable in einer linearen Regression aufzunehmen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Machine Learning für Marketing-Analytics in R

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Anleitung zur Übung

Verwende die Funktion lm(), um ein lineares Regressionsmodell mit salesLast3Mon als erklärender Variable zu spezifizieren. Weise es dem Objekt salesSimpleModel zu.
Nutze anschließend summary(), um dir die Ergebnisse anzusehen.
Sieh dir den Regressionskoeffizienten an. Gibt es eine positive oder negative Beziehung zwischen den beiden Variablen?
Wie viel der Variation der Verkäufe in diesem Monat kann ungefähr durch die Verkäufe der vergangenen drei Monate erklärt werden?

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Model specification using lm
salesSimpleModel <- lm(salesThisMon ~ ___, 
                       data = ___)

# Looking at model summary
summary(___)

Code bearbeiten und ausführen