モデルを要約する
すばらしいです。前回のモデルは Hoppiness の売上をとても良く予測できました。企業に報告する際には、この成果を定量化し、Hoppiness の売上を説明するうえでマーケティング活動がどれだけ重要だったかについて結論を示す必要があります。
必要な情報は、extended.model オブジェクトに関数 summary() を適用するだけで、1 回で得られます。summary() は、モデル適合度（R-squared と Adjusted R-squared）や効果の重要性（P 値）に関する情報も要約してくれます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶレスポンスモデル構築
演習の手順
- 関数
summary()を使って、extended.modelオブジェクトの R-squared の指標と P 値を取得します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Extend the sales resonse model
extended.model <- ___(log(SALES) ~ PRICE + Price.lag + DISPLAY + Display.lag + COUPON + Coupon.lag + DISPLAYCOUPON + DisplayCoupon.lag, data = sales.data)
# Summarize the model