加入價格的落後期效果
接下來，你要檢查臨時價格變動對銷量的影響是否會延續到下一期。
和之前一樣，你會使用 lag() 函式將 PRICE 解釋變數往回位移。結果指定給新的變數 Price.lag。接著把 Price.lag 變數加入 log(SALES) ~ PRICE 的關係式中。這個簡單的落後期模型也可以用 lm() 函式來估計。
本練習屬於課程
在 R 中建立反應模型
練習說明
- 建立
PRICE的落後期變數，命名為Price.lag。 - 估計一個落後期反應模型，以
PRICE與Price.lag解釋log(SALES)。使用lm()函式，並將結果再次指定給名為lag.model的物件。 - 使用
coef()函式取得lag.model的係數。
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。
# Take the lag of PRICE
Price.lag <- lag(___)
# Explain log(SALES) by PRICE and Price.lag
lag.model <- ___(___ ~ ___ + ___, data = sales.data)
# Obtain the coefficients