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L'effetto di più variabili dummy sulle vendite

Il birrificio ha anche distribuito coupon del produttore, offrendo riduzioni di prezzo per Hoppiness. Una terza strategia di marketing è stata combinare attività di esposizione e coupon per aumentare i volumi di vendita.

Questa volta calcolerai la media di log(SALES) per ciascuna combinazione di livelli di DISPLAY, COUPON e DISPLAYCOUPON usando la funzione aggregate(). Puoi farlo aggiungendo via via le variabili all’argomento formula.

Per descrivere gli effetti di coupon ed esposizione, stimerai di nuovo un modello di risposta lineare usando la funzione lm(). Come di consueto, esaminerai i coefficienti.

Questo esercizio fa parte del corso

Creare modelli di risposta in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Calcola la media di log(SALES) per ciascuna combinazione di livelli di DISPLAY, COUPON e DISPLAYCOUPON.
  • Spiega log(SALES) tramite DISPLAY, COUPON e DISPLAYCOUPON. Usa la funzione lm() e assegna nuovamente il risultato a un oggetto chiamato dummy.model.
  • Ottieni i coefficienti di dummy.model usando la funzione coef().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Mean log(SALES)
___(___ ~ ___ + ___ + ___, FUN = ___, data = sales.data)

# Explain log(SALES) by DISPLAY, COUPON and DISPLAYCOUPON
dummy.model <- ___(___ ~ ___ + ___ + ___, data = sales.data)

# Obtain the coefficients
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