Het effect van meerdere dummies op verkoop
De brouwerij heeft ook fabrikantencoupons verspreid, die prijsverlagingen voor Hoppiness aanboden. Een derde marketingstrategie was om display- en couponactiviteit te combineren om de verkoopvolume te verhogen.
Deze keer bereken je het gemiddelde van log(SALES) voor elke combinatie van niveaus van DISPLAY, COUPON en DISPLAYCOUPON met de functie aggregate(). Dat kan door de variabelen achtereenvolgens toe te voegen aan het formule-argument.
Om de effecten van coupons en displayactiviteit te beschrijven, schat je opnieuw een lineair responsmodel met de functie lm(). Zoals gebruikelijk bekijk je de coëfficiënten.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Responsmodellen bouwen in R
Oefeninstructies
- Bereken het gemiddelde van
log(SALES)voor elke combinatie van niveaus vanDISPLAY,COUPONenDISPLAYCOUPON. - Verklaar
log(SALES)metDISPLAY,COUPONenDISPLAYCOUPON. Gebruik de functielm()en wijs het resultaat opnieuw toe aan een object met de naamdummy.model. - Haal de coëfficiënten van
dummy.modelop met de functiecoef().
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Mean log(SALES)
___(___ ~ ___ + ___ + ___, FUN = ___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by DISPLAY, COUPON and DISPLAYCOUPON
dummy.model <- ___(___ ~ ___ + ___ + ___, data = sales.data)
# Obtain the coefficients