BaşlayınÜcretsiz başlayın

Doğrusal olmayan fonksiyonları doğrusal hâle getirme

Mikrobira imalathanesi işini büyütmeyi ve Hoppiness'i ülke çapında sunmayı planlıyor. Bu yüzden, fiyatlandırma kararları birden fazla mağaza için yönetici tarafından verilmek zorunda.

Mağazalar yalnızca konumda değil, aynı zamanda aktivitelerinde ve hacim satış sayılarında da farklılık gösterebilir. Bir çözüm, PRICE'daki değişimleri SALES'daki değişimlere göre açıklamaktır. Bu, SALES'in log()'u alınarak sağlanır. Karşılık gelen log(SALES) ~ PRICE ilişkisi yine lm() fonksiyonu ile tahmin edilir ve ortaya çıkan doğrusal olmayan satış tepki modeli katsayıları üzerinden incelenir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tepki Modelleri Oluşturma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • log(SALES)'i PRICE ile açıkla. lm() fonksiyonunu kullan ve sonucu log.model adlı bir nesneye ata.
  • coef() fonksiyonunu kullanarak log.model nesnesinin model katsayılarını elde et.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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

# Obtain the model coefficients
Kodu Düzenle ve Çalıştır