チョコレートバーのシェアを予測する
お店が Ghiradelli のチョコレートを5つのタイプすべてで取り扱うとします。これら5種類のチョコレート間のシェアはどうなるでしょうか？ 在庫計画を立てたり、最も人気のあるタイプを目立つ場所に配置するために、店舗はこの情報を知りたいと考えるはずです。
chocolate データセットは mlogit.data オブジェクトとしてあらかじめ読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶマーケティングのための選択モデリング
演習の手順
mlogitを使ってchoc_m2モデルを推定します。最初の入力は数式Selection ~ 0 + Brand + Type + Price、2つ目はdata = chocolateとします。- 5つのチョコレートバーすべてが
Ghirardelliで、価格がすべて $3 のデータフレームを作成します。タイプはchocolateデータでテストされた5種類にしてください。コードは書き始めてあります。あとは価格の定義を完成させればOKです。 - 既に読み込まれている私の関数
predict_mnl()を使ってシェアを予測します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# fit the choc_m2 model
# create a data frame with the Ghiradelli products
Brand <- factor(rep("Ghirardelli", 5), level = levels(chocolate$Brand))
Type <- levels(chocolate$Type)
Price <- _____ # treated as a number in choc_m2
ghir_choc <- data.frame(Brand, Type, Price)
# predict shares