Stima di una regressione lineare semplice

Torniamo al nostro insieme di dati sulle vendite, salesData, già caricato nell'ambiente di lavoro. Abbiamo visto che le vendite degli ultimi tre mesi sono fortemente e positivamente correlate con le vendite di questo mese. Perciò inizieremo includendole come variabile esplicativa in una regressione lineare.

Questo esercizio fa parte del corso

Machine Learning per il Marketing Analytics in R

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Istruzioni dell'esercizio

Usa la funzione lm() per specificare un modello di regressione lineare utilizzando salesLast3Mon come variabile esplicativa. Assegnalo all'oggetto salesSimpleModel.
Poi usa la funzione summary() per consultare i risultati.
Osserva il coefficiente di regressione. C’è una relazione positiva o negativa tra le due variabili?
All’incirca, quanta parte della variazione nelle vendite di questo mese può essere spiegata dalle vendite dei tre mesi precedenti?

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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

# Looking at model summary
summary(___)

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