Estimer une régression linéaire simple

Revenons à notre jeu de données de ventes, salesData, déjà chargé dans l'espace de travail. Nous avons vu que les ventes des trois derniers mois sont fortement corrélées positivement avec les ventes de ce mois-ci. Nous allons donc commencer par inclure cette mesure comme variable explicative dans une régression linéaire.

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Machine Learning for Marketing Analytics in R

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction lm() pour définir un modèle de régression linéaire en utilisant salesLast3Mon comme variable explicative. Assignez-le à l'objet salesSimpleModel.
Utilisez ensuite la fonction summary() pour consulter les résultats.
Examinez le coefficient de régression. La relation entre les deux variables est-elle positive ou négative?
Environ quelle proportion de la variation des ventes de ce mois-ci peut être expliquée par les ventes des trois mois précédents?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Model specification using lm
salesSimpleModel <- lm(salesThisMon ~ ___, 
                       data = ___)

# Looking at model summary
summary(___)

Modifier et exécuter le code