More lags
It might be interesting to learn if coupon actions only cause an immediate effect on sales or if the effect continues into the next period.
Again, you shift the COUPON predictor back by using the function lag(). The result is assigned to a new variable Coupon.lag. Both, the original COUPON and the Coupon.lag variables, are added to the log(SALES) ~ PRICE + Price.lag relationship by using the update() function.
Это упражнение является частью курса
Building Response Models in R
Инструкции к упражнению
- Create a lagged variable for
COUPONnamedCoupon.lag. - Update the
lag.modelobject forCOUPONandCoupon.lagby using the functionupdate().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Take the lag of COUPON
Coupon.lag <- ___
# Update the model for COUPON and Coupon.lag
___(lag.model, . ~ . + ___ + ___)