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祝日／プロモーション効果のための回帰

年始のダミー変数を作成できたので、回帰を使って通常の売上パターンと比べて有意に異なるかを確認しましょう。

売上の対数と価格の対数を含む data.frame は、MET_hi_train としてワークスペースに保存されています。年始の変数は newyear に格納されています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ製品需要の予測

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演習の手順

  • MET_hi_train と年始の変数をベクトルとして結合し、新しいデータセット MET_hi_train_2 を作成します。
  • 都市圏における高価格帯商品の回帰モデルを作成します。作成した MET_hi_train_2 を使い、価格の対数（log_price）と年始の変数（newyear）から、売上の対数（log_sales）を予測するモデルにしてください。

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。

# Create MET_hi_train_2 by adding newyear
MET_hi_train_2 <- data.frame(MET_hi_train, as.vector(___))
colnames(MET_hi_train_2)[3] <- "newyear"

# Build regressions for the product
model_MET_hi_full <- lm(___ ~ ___ + ___, data = ___)
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