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  3. R로 만드는 반응 모형
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부가 가치는 얼마나 될까요?

첫 번째 단순 반응 모형의 성능이 좋지 않았던 것을 기억하시죠. 이제 시차를 포함하면 어느 정도의 부가 가치가 있는지 궁금해졌습니다. 그래서 모든 마케팅 도구와 그 시차 효과를 하나의 모형 extended.model에 결합했어요. extended.model 객체에 fitted.values() 함수를 사용해 모형 예측값을 얻습니다. 시차 처리로 인해 첫 번째 관측값이 손실되는 것을 보정하기 위해, 예측값 벡터의 앞에 NA를 덧붙입니다.

이번에는 모형을 점검하기 위해 plot()을 사용해 log(SALES)와 순차 인덱스의 관계를 표시하세요. 그리고 lines()로 모형 예측값을 그래프에 추가합니다. lines() 함수는 예측된 데이터 포인트와 순차 인덱스를 선분으로 이어서 보여줍니다.

Instructions

100 XP
  • 모든 마케팅 도구와 그 시차 항으로 log(SALES)를 설명하는 확장 반응 모형을 추정하고, 결과를 extended.model 객체에 저장하세요.
  • extended.model 객체에 fitted.values()를 사용해 모형 예측값을 얻고, 결과를 predicted.values 객체에 저장하세요.
  • plot() 함수를 사용해 log(SALES)와 순차 인덱스의 관계를 표시하세요.
  • lines() 함수를 사용해 모형 예측값을 그래프에 추가하세요.