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Utiliser la régression pour valider les projections

Après avoir inspecté visuellement les données, vous décidez d'utiliser aussi une analyse de régression pour déterminer s'il y a un changement statistiquement significatif de la tendance entre les revenus historiques et les revenus projetés. Rappelez-vous que vous devez créer une variable de tendance (trend) et une variable de décalage (shift).

Pour cet exercice, les données de revenus que vous avez créées à l'exercice précédent sont stockées dans l'objet rev. Dans ces données, vous avez deux séries chronologiques : les revenus historiques (hist_rev) et les revenus projetés (proj_rev). Les revenus historiques ont des valeurs positives pour les 10 premières années de données historiques et 0 pour la période de projection. Les revenus projetés ont 0 pour les 10 premières années et des valeurs positives pendant la période de projection.

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Évaluation des actions dans R

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Instructions de l’exercice

  • Créez une seule série de revenus qui additionne les données historiques et projetées.
  • Ajoutez une variable de tendance à rev_all_df à l'aide de seq().
  • Ajoutez une variable de décalage à rev_all_df à l'aide de ifelse().
  • Réalisez une régression de rev_all sur trend et shift.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a data frame of single series
rev_all <- ___
rev_all_df <- data.frame(rev_all)

# Create Trend Variable
rev_all_df$trend <- seq(___, nrow(rev_all_df), ___)

# Create Shift Variable
rev_all_df$shift <- ifelse(rev_all_df$trend <= 7, ___, ___)

# Run regression
reg <- lm(___, data = rev_all_df)
summary(reg)
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