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ラグを持つ価格効果の追加

次に、一時的な価格変更の販売への影響が次期にも及ぶかを確認します。

これまでと同様に、lag() 関数を使って予測変数 PRICE を後ろにシフトします。結果は新しい変数 Price.lag に代入します。Price.lag 変数は、log(SALES) ~ PRICE の関係に追加します。このシンプルなラグ・モデルは、lm() 関数を使って推定することができます。

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

  • PRICE のラグ変数を作成し、Price.lag という名前を付けます。
  • PRICE と Price.lag で log(SALES) を説明するラグ応答モデルを推定します。lm() 関数を使い、結果を lag.model というオブジェクトに再度代入します。
  • coef() 関数を使って、lag.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。

# Take the lag of PRICE
Price.lag <- lag(___)

# Explain log(SALES) by PRICE and Price.lag
lag.model <- ___(___ ~ ___ + ___, data = sales.data)

# Obtain the coefficients
コードを編集して実行