Comprendre les variables fictives
La vente de bière artisanale est très concurrentielle. Accroître la visibilité en magasin génère généralement des ventes additionnelles. L'entreprise brassicole mise donc sur des présentoirs au point de vente. Les volumes de vente de Hoppiness ont été relevés pour toutes les semaines avec et sans présentoirs.
Il est utile de commencer par examiner log(SALES) séparément pour DISPLAY et pour l'absence de DISPLAY. Vous pouvez le faire avec la fonction aggregate(). La fonction aggregate() peut aussi opérer sur des expressions sous forme de formule, ce qui la rend très pratique. Ici, log(SALES) ~ DISPLAY regroupe log(SALES) selon les niveaux de DISPLAY. L'argument de fonction FUN applique une fonction donnée à chaque niveau. Encore une fois, vous calculez quelques mesures descriptives simples à l'aide des fonctions mean(), min() et max().
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Créer des modèles de réponse dans R
Instructions de l’exercice
- Calculez la moyenne de
log(SALES)pour chaque niveau dansDISPLAY. - Calculez le minimum de
log(SALES)pour chaque niveau dansDISPLAY. - Calculez le maximum de
log(SALES)pour chaque niveau dansDISPLAY.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Mean log(SALES)
aggregate(___ ~ ___, FUN = ___, data = sales.data)
# Minimum log(SALES)
aggregate(___, FUN = ___, data = sales.data)
# Maximum log(SALES)
___(___, FUN = ___, data = sales.data)