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비선형 함수를 선형화하기

마이크로브루어리는 사업을 확장해 Hoppiness를 전국에 출시하려고 합니다. 따라서 한 매장 이상의 가격 결정을 매니저가 내려야 해요.

매장은 위치뿐 아니라 활발한 정도나 판매 물량에서도 차이가 날 수 있습니다. 이에 대한 한 가지 해결책은 SALES의 변화에 대한 PRICE 변화의 상대적 효과를 설명하는 것입니다. 이를 위해 SALES에 log()를 취합니다. 이에 해당하는 log(SALES) ~ PRICE 관계는 함수 lm()으로 다시 추정하고, 그 결과로 얻는 비선형 판매 반응 모형을 계수를 통해 살펴봅니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 만드는 반응 모형

강의 보기

연습 안내

  • PRICE로 log(SALES)를 설명하세요. 함수 lm()을 사용하고 결과를 log.model이라는 객체에 할당하세요.
  • 함수 coef()를 사용해 log.model 객체의 모형 계수를 구하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Explain log(SALES) by PRICE
log.model <- ___(___, data = sales.data)

# Obtain the model coefficients
코드 편집 및 실행