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Davantage de retards

Il peut être intéressant de savoir si les campagnes de coupons ont seulement un effet immédiat sur les ventes ou si l'effet se prolonge à la période suivante.

Encore une fois, vous décalez le prédicteur COUPON vers l'arrière à l'aide de la fonction lag(). Le résultat est attribué à une nouvelle variable Coupon.lag. Les deux variables, l'originale COUPON et Coupon.lag, sont ajoutées à la relation log(SALES) ~ PRICE + Price.lag au moyen de la fonction update().

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Créer des modèles de réponse dans R

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Instructions de l’exercice

  • Créez une variable décalée pour COUPON nommée Coupon.lag.
  • Mettez à jour l'objet lag.model pour COUPON et Coupon.lag à l'aide de la fonction update().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Take the lag of COUPON
Coupon.lag <- ___

# Update the model for COUPON and Coupon.lag
___(lag.model, . ~ . + ___ + ___)
Modifier et exécuter le code