使用迴歸檢驗預測
在你用視覺化方式檢查資料之後，你也想透過迴歸分析來判斷：從歷史營收到預測營收，趨勢是否出現統計上顯著的變化。請記得你需要建立趨勢（trend）與轉折（shift）兩個變數。
在本題中，你在前一題建立的營收資料已儲存在 rev 物件中。該資料包含兩個時間序列：歷史營收（hist_rev）與預測營收（proj_rev）。歷史營收在前 10 年（歷史期間）為正值，在預測期間為 0。預測營收在前 10 年為 0，在預測期間為正值。
本練習屬於課程
在 R 進行股權估值
練習說明
- 建立一個單一的營收序列，將歷史與預測資料相加。
- 使用
seq()在rev_all_df中新增趨勢變數。 - 使用
ifelse()在rev_all_df中新增轉折變數。 - 對
rev_all以trend與shift進行迴歸。
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。
# Create a data frame of single series
rev_all <- ___
rev_all_df <- data.frame(rev_all)
# Create Trend Variable
rev_all_df$trend <- seq(___, nrow(rev_all_df), ___)
# Create Shift Variable
rev_all_df$shift <- ifelse(rev_all_df$trend <= 7, ___, ___)
# Run regression
reg <- lm(___, data = rev_all_df)
summary(reg)