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ロジスティック応答モデルの拡張

覚えておいてください。ブルワリーは Hoppiness の購入を増やすために店頭ディスプレイを設置しました。ブランドとして存在感を高めるために、さらに Hoppiness の地域性を強調して特集しました。これらの特集施策は店頭ディスプレイと組み合わせて実施されています。

まず、summary() 関数を使って DISPL.HOP、FEAT.HOP、FEATDISPL.HOP の各アクションを要約します。

次に、glm() 関数を使い、引数 family に binomial を指定して、price.ratio、DISPL.HOP、FEAT.HOP、FEATDISPL.HOP によって HOPPINESS の購入確率を説明します。

最後に、margins() 関数を使って予測変数の限界効果を計算します。

Instrukcje 1 / 2

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  • summary() 関数を使って、DISPL.HOP、FEAT.HOP、FEATDISPL.HOP の各アクションを要約します。