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ダミー変数を理解する

クラフトビール市場は競争が激しく、店頭での視認性を高めると販売増につながることが多いです。そこで、この醸造所は店頭の販促ディスプレイ広告を活用しています。Hoppiness の週間販売数量は、ディスプレイあり・なしのすべての週で記録されています。

まずは DISPLAY の有無それぞれで log(SALES) を確認するとよいでしょう。これは aggregate() 関数で実行できます。aggregate() は formula 記法でも使えるため、非常に便利です。ここでは、log(SALES) ~ DISPLAY により、DISPLAY の水準ごとに log(SALES) をグループ化します。引数 FUN は各水準に対して指定した関数を適用します。ここでも、mean()、min()、max() を使って基本的な記述統計量を計算します。

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

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演習の手順

  • DISPLAY の各水準について、log(SALES) の平均を計算します。
  • DISPLAY の各水準について、log(SALES) の最小値を計算します。
  • DISPLAY の各水準について、log(SALES) の最大値を計算します。

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。

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

# Minimum log(SALES)
aggregate(___, FUN = ___, data = sales.data)

# Maximum log(SALES)
___(___, FUN = ___, data = sales.data)
コードを編集して実行