ПочатиПочніть безкоштовно

Прогнозування часток для шоколадних плиток

Уявімо, що магазин планує продавати шоколад Ghirardelli в усіх 5 типах. Якими будуть частки між цими п'ятьма видами? Магазину це важливо знати, щоб спланувати запаси або змінити викладку, виділивши найпопулярніші типи шоколаду.

Набір даних chocolate уже завантажено для вас як об'єкт mlogit.data.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання вибору для маркетингу в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Підберіть модель choc_m2 за допомогою mlogit. Першим аргументом має бути формула Selection ~ 0 + Brand + Type + Price, другим — data = chocolate.
  • Створіть датафрейм із 5 шоколадних плиток одного бренду Ghirardelli, усі за ціною $3. Типи мають відповідати п'ятьом типам, що були протестовані в даних chocolate. Я вже почав(ла) код — вам потрібно лише завершити визначення цін.
  • Прогнозуйте частки за допомогою моєї функції predict_mnl(), яка вже завантажена.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# fit the choc_m2 model


# create a data frame with the Ghiradelli products
Brand <- factor(rep("Ghirardelli", 5), level = levels(chocolate$Brand))
Type <- levels(chocolate$Type)
Price <- _____   # treated as a number in choc_m2
ghir_choc <- data.frame(Brand, Type, Price)

# predict shares
Редагувати та запускати код