L'effet de multiples variables fictives sur les ventes
La brasserie a aussi distribué des coupons du fabricant offrant des réductions de prix pour Hoppiness. Une troisième stratégie marketing consistait à combiner l'exposition en magasin et les coupons pour accroître le volume des ventes.
Cette fois, vous allez calculer la moyenne de log(SALES) pour chaque combinaison de niveaux de DISPLAY, COUPON et DISPLAYCOUPON en utilisant la fonction aggregate(). Vous pouvez y arriver en ajoutant successivement les variables dans l'argument formula.
Pour décrire les effets des coupons et de l'exposition, vous estimez de nouveau un modèle de réponse linéaire avec la fonction lm(). Comme d'habitude, vous examinerez les coefficients.
Cette activité fait partie du cours
Créer des modèles de réponse dans R
Instructions de l’exercice
- Calculez la moyenne de
log(SALES)pour chaque combinaison de niveaux deDISPLAY,COUPONetDISPLAYCOUPON. - Expliquez
log(SALES)parDISPLAY,COUPONetDISPLAYCOUPON. Utilisez la fonctionlm()et assignez de nouveau le résultat à un objet nommédummy.model. - Obtenez les coefficients de
dummy.modelà l'aide de la fonctioncoef().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Mean log(SALES)
___(___ ~ ___ + ___ + ___, FUN = ___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by DISPLAY, COUPON and DISPLAYCOUPON
dummy.model <- ___(___ ~ ___ + ___ + ___, data = sales.data)
# Obtain the coefficients