BaşlayınÜcretsiz başlayın

Birden çok sahte değişkenin satışlara etkisi

Bira üreticisi ayrıca Hoppiness için fiyat indirimleri sunan üretici kuponları dağıttı. Üçüncü bir pazarlama stratejisi ise teşhir ve kupon etkinliğini birleştirerek satış hacmini artırmaktı.

Bu kez, aggregate() fonksiyonunu kullanarak her DISPLAY, COUPON ve DISPLAYCOUPON düzey kombinasyonu için log(SALES) ortalamasını hesaplayacaksın. Bunu, değişkenleri formül argümanına ardışık olarak ekleyerek yapabilirsin.

Kupon ve teşhir etkinliğinin etkilerini tanımlamak için yine lm() fonksiyonunu kullanarak doğrusal bir tepki modeli tahmin edeceksin. Her zamanki gibi, katsayıları inceleyeceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Her DISPLAY, COUPON ve DISPLAYCOUPON düzey kombinasyonu için log(SALES) ortalamasını hesapla.
  • log(SALES) değerini DISPLAY, COUPON ve DISPLAYCOUPON ile açıkla. lm() fonksiyonunu kullan ve sonucu yine dummy.model adlı bir nesneye ata.
  • coef() fonksiyonunu kullanarak dummy.model nesnesinin katsayılarını elde et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Mean log(SALES)
___(___ ~ ___ + ___ + ___, FUN = ___, data = sales.data)

# Explain log(SALES) by DISPLAY, COUPON and DISPLAYCOUPON
dummy.model <- ___(___ ~ ___ + ___ + ___, data = sales.data)

# Obtain the coefficients
Kodu Düzenle ve Çalıştır