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추가 시차 만들기

쿠폰 프로모션이 매출에 즉각적인 효과만 있는지, 아니면 다음 기간까지 효과가 이어지는지 확인해 보면 좋겠죠.

다시 한 번, lag() 함수를 사용해 예측 변수 COUPON을 과거로 한 칸 이동하세요. 결과는 새 변수 Coupon.lag에 할당합니다. 그런 다음, 원래의 COUPON과 Coupon.lag 두 변수를 update() 함수를 사용해 log(SALES) ~ PRICE + Price.lag 관계식에 추가하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 만드는 반응 모형

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연습 안내

  • COUPON의 시차 변수를 만들어 Coupon.lag라고 이름을 지정하세요.
  • update() 함수를 사용해 COUPON과 Coupon.lag를 포함하도록 lag.model 객체를 업데이트하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Take the lag of COUPON
Coupon.lag <- ___

# Update the model for COUPON and Coupon.lag
___(lag.model, . ~ . + ___ + ___)
코드 편집 및 실행