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さらにラグを試す

クーポン施策が売上に即時の効果だけをもたらすのか、それとも次の期間にも効果が続くのかを知るのは興味深い点です。

ここでも、lag() 関数を使って予測変数 COUPON を過去にシフトします。結果は新しい変数 Coupon.lag に代入します。元の COUPON と Coupon.lag の両方を、update() 関数を使って log(SALES) ~ PRICE + Price.lag の関係式に追加します。

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

  • COUPON のラグ変数 Coupon.lag を作成します。
  • update() 関数を使って、COUPON と Coupon.lag を含むように lag.model オブジェクトを更新します。

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 COUPON
Coupon.lag <- ___

# Update the model for COUPON and Coupon.lag
___(lag.model, . ~ . + ___ + ___)
コードを編集して実行