Вычисление ценовой эластичности
Теперь, когда вы познакомились с понятием ценовой эластичности, давайте выясним, насколько эластичны цены на премиальный продукт в столичном регионе! Обучающая и валидационная выборки уже созданы и сохранены в объектах bev_xts_train и bev_xts_valid.
Данные о продажах премиального продукта уже загружены в рабочее пространство под именем MET_hi. Сначала нужно извлечь цены из объекта bev_xts_train. Столбец с ценами в объекте bev_xts_train называется MET.hi.p.
Это упражнение является частью курса
Прогнозирование спроса на продукты в R
Инструкции к упражнению
- Сохраните логарифм цен на премиальный продукт (
MET.hi.p) в виде вектора. - Загрузите логарифм продаж и логарифм цен в фрейм данных.
- Постройте регрессионную модель, предсказывающую логарифм продаж на основе логарифма цен.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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 = ___)