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Calcul de l'élasticité-prix

Maintenant que vous connaissez les élasticités-prix, voyons à quel point les prix sont élastiques pour le produit haut de gamme dans la région métropolitaine! Les ensembles de données d'entraînement et de validation ont déjà été créés pour vous et sont enregistrés dans les objets bev_xts_train et bev_xts_valid.

Les ventes du produit haut de gamme sont déjà chargées dans l'espace de travail sous MET_hi. Vous devez d'abord extraire les prix de l'objet bev_xts_train. Le nom de la colonne des prix dans l'objet bev_xts_train est MET.hi.p.

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Instructions de l’exercice

  • Enregistrez le logarithme des prix du produit haut de gamme (MET.hi.p) comme vecteur.
  • Chargez le logarithme des ventes et le logarithme des prix dans un cadre de données.
  • Construisez un modèle de régression qui prédit le logarithme des ventes avec le logarithme des prix.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Save the prices of each product
l_MET_hi_p <- as.vector(___(bev_xts_train[,"___"]))

# Save as a data frame
MET_hi_train <- data.frame(as.vector(log(MET_hi)), l_MET_hi_p)
colnames(MET_hi_train) <- c("log_sales", "log_price")

# Calculate the regression
model_MET_hi <- lm(___ ~ ___, data = ___)
Modifier et exécuter le code