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Utiliser la régression pour tester les projections

Après avoir inspecté les données visuellement, vous décidez d’utiliser aussi une analyse de régression pour déterminer s’il existe une rupture statistiquement significative 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 rupture (shift).

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

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Évaluation des actions avec R

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Instructions

  • Créez une série de revenus unique qui additionne les données historiques et projetées.
  • Ajoutez une variable de tendance à rev_all_df en utilisant seq().
  • Ajoutez une variable de rupture à rev_all_df en utilisant ifelse().
  • Réalisez une régression de rev_all sur trend et shift.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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