Zacznij terazZacznij za darmo

Linearyzacja funkcji nieliniowych

Minibrowar planuje rozszerzyć działalność i wprowadzić Hoppiness do sprzedaży ogólnopolskiej. Menedżer musi więc podejmować decyzje cenowe dla więcej niż jednego sklepu.

Sklepy mogą różnić się nie tylko lokalizacją, ale też poziomem aktywności i wolumenem sprzedaży. Rozwiązaniem jest analiza efektu zmian PRICE względem zmian SALES. Służy do tego przekształcenie log() zmiennej SALES. Relacja log(SALES) ~ PRICE jest estymowana za pomocą funkcji lm(), a wynikowy nieliniowy model reakcji sprzedaży jest analizowany na podstawie jego współczynników.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Budowanie modeli reakcji w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wyjaśnij log(SALES) za pomocą PRICE. Użyj funkcji lm() i przypisz wynik do obiektu o nazwie log.model.
  • Pobierz współczynniki modelu obiektu log.model, używając funkcji coef().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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

# Obtain the model coefficients
Edytuj i uruchom kod