가격 탄력성 계산하기
가격 탄력성에 대해 살펴보았으니, 이제 대도시 지역의 고급 제품 가격이 얼마나 탄력적인지 확인해 보겠습니다! 이미 학습용과 검증용 Grand 데이터 세트가 만들어져 있으며, 각각 bev_xts_train과 bev_xts_valid 객체에 저장되어 있습니다.
작업 공간에는 고급 제품의 판매량이 MET_hi로 로드되어 있습니다. 먼저 bev_xts_train 객체에서 가격을 추출해야 합니다. bev_xts_train 객체에서 가격 컬럼 이름은 MET.hi.p입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 제품 수요 예측하기
연습 안내
- 고급 제품(
MET.hi.p)의 가격 로그를 벡터로 저장하세요. - 판매량 로그와 가격 로그를 데이터 프레임에 로드하세요.
- 가격 로그로 판매량 로그를 예측하는 회귀 모형을 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Save the prices of each product
l_MET_hi_p <- as.vector(___(bev_xts_train[,"___"]))
# Save as a data frame
MET_hi_train <- data.frame(as.vector(log(MET_hi)), l_MET_hi_p)
colnames(MET_hi_train) <- c("log_sales", "log_price")
# Calculate the regression
model_MET_hi <- lm(___ ~ ___, data = ___)