非線形関数の線形化
このマイクロブルワリーは事業拡大を計画しており、Hoppiness を全国展開する予定です。したがって、1店舗だけでなく複数店舗でマネージャーが価格設定を行う必要があります。
店舗は立地だけでなく、来店の活発さや販売数量でも異なる可能性があります。そこで、PRICE の変化に対する SALES の変化を相対的に説明する方法が有効です。これは SALES に対して log() を取ることで実現できます。対応する log(SALES) ~ PRICE の関係を関数 lm() で推定し、その係数から得られる非線形の販売反応モデルを検討します。
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
演習の手順
PRICEを説明変数としてlog(SALES)を説明しましょう。関数lm()を使い、結果をlog.modelというオブジェクトに代入します。- 関数
coef()を使って、log.modelオブジェクトのモデル係数を取得します。
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。
# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)
# Obtain the model coefficients