Fiyat esnekliğini hesaplama
Artık fiyat esnekliklerini bildiğine göre, metropol bölgesindeki üst segment ürün için fiyatlar ne kadar esnek, görelim! Eğitim ve doğrulama veri setleri senin için oluşturuldu ve bev_xts_train ve bev_xts_valid nesnelerinde saklanıyor.
Üst segment ürünün satışları çalışma alanına MET_hi olarak zaten yüklendi. Önce bev_xts_train nesnesinden fiyatları çıkarman gerekiyor. bev_xts_train nesnesindeki fiyat sütununun adı MET.hi.p.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Ürün Talebi Tahmini
Egzersiz talimatları
- Üst segment ürünün (
MET.hi.p) fiyatlarının logaritmasını bir vektör olarak kaydet. - Satışların logaritması ve fiyatların logaritmasını bir veri çerçevesine yükle.
- Satışların logaritmasını, fiyatların logaritmasıyla tahmin eden bir regresyon modeli kur.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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 = ___)