多重共線性を避ける

作業スペースには、売上データセット salesData がすでに読み込まれています。さらに、rms パッケージも読み込まれています。

では重回帰モデルを推定してみましょう。もちろん、データセット内のすべての変数を活用したいところです。

今月の売上を説明するため、id 以外のすべての変数を使ったフルモデルを salesModel1 という名前で作成してください。その際、次のダミー構文に正しい変数名を入れて使います: response ~ . - excluded_variable。これは「response を excluded_variable を除くすべての変数でモデル化する」という意味です。
rms パッケージの vif() 関数を用いて分散拡大係数（VIF）を推定してください。
さらに id に加えて、多重共線性を避けるために preferredBrand と nBrands を除外してください。これは、それぞれに - を付けて指定します。モデルは salesModel2 というオブジェクトに保存してください。
モデルの VIF を改めて推定してください。これで結果を受け入れられそうでしょうか？