Регрессия для праздничных и промоакционных эффектов
Теперь, когда вы создали индикаторную переменную для Нового года, давайте проверим с помощью регрессии, отличается ли этот период от обычной динамики продаж.
Ваш data.frame с логарифмами продаж и цен сохранён в рабочем пространстве под именем MET_hi_train. Переменная для Нового года хранится в newyear.
Это упражнение является частью курса
Прогнозирование спроса на продукты в R
Инструкции к упражнению
- Создайте новый набор данных
MET_hi_train_2, объединивMET_hi_trainи переменную новогоднего периода в виде вектора. - Постройте модель регрессии для товара высокой ценовой категории в столичном регионе. Модель должна предсказывать логарифм продаж (
log_sales) на основе логарифма цены (log_price) и переменной Нового года (newyear), используя только что созданный набор данныхMET_hi_train_2.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create MET_hi_train_2 by adding newyear
MET_hi_train_2 <- data.frame(MET_hi_train, as.vector(___))
colnames(MET_hi_train_2)[3] <- "newyear"
# Build regressions for the product
model_MET_hi_full <- lm(___ ~ ___ + ___, data = ___)