多個虛擬變數對銷量的影響
啤酒廠也發放了製造商優惠券，為 Hoppiness 提供降價。第三個行銷策略是把陳列與優惠券活動結合，以拉高銷售量。
這次，你要使用 aggregate() 函式，計算每一種 DISPLAY、COUPON 與 DISPLAYCOUPON 階層組合下的 log(SALES) 平均值。你可以在公式參數中依序「加入」這些變數來完成。
為了描述優惠券與陳列活動的效果，你將再次使用 lm() 函式來估計線性反應模型。照慣例，請檢視其迴歸係數。
本練習屬於課程
在 R 中建立反應模型
練習說明
- 計算每一種
DISPLAY、COUPON與DISPLAYCOUPON階層組合下的log(SALES)平均值。 - 以
DISPLAY、COUPON與DISPLAYCOUPON解釋log(SALES)。請使用lm()函式，並將結果指定給名為dummy.model的物件。 - 使用
coef()函式取得dummy.model的迴歸係數。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Mean log(SALES)
___(___ ~ ___ + ___ + ___, FUN = ___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by DISPLAY, COUPON and DISPLAYCOUPON
dummy.model <- ___(___ ~ ___ + ___ + ___, data = sales.data)
# Obtain the coefficients