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複数のダミーが売上に与える効果

醸造所はメーカーのクーポンも配布し、Hoppiness に値引きを提供しました。3つ目のマーケティング戦略は、陳列とクーポンの施策を組み合わせて販売数量を伸ばすことでした。

今回は、aggregate() 関数を使って、DISPLAY、COUPON、DISPLAYCOUPON の各水準の組み合わせごとに log(SALES) の平均を計算します。これは、formula 引数に変数を順番に追加していくことで実行できます。

クーポンと陳列の効果を記述するために、関数 lm() を使って再び線形レスポンスモデルを推定します。いつも通り、係数を確認します。

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、COUPON、DISPLAYCOUPON の各水準の組み合わせごとに log(SALES) の平均を計算します。
  • DISPLAY、COUPON、DISPLAYCOUPON で log(SALES) を説明します。関数 lm() を使い、結果を dummy.model というオブジェクトに再度代入してください。
  • 関数 coef() を使って、dummy.model の係数を取得します。

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。

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

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

# Obtain the coefficients
コードを編集して実行