扩展逻辑响应模型

还记得吗，酿酒厂安装了销售点展示以提升 Hoppiness 的购买量。为了让品牌更突出，酿酒厂还通过强调其地区特色来加大对 Hoppiness 的曝光。这些曝光活动也与销售点展示结合实施。

请先使用 summary() 函数汇总 DISPL.HOP、FEAT.HOP 和 FEATDISPL.HOP 这三类动作。

接着，使用 glm() 函数并将 family 参数设为 binomial，用 price.ratio、DISPL.HOP、FEAT.HOP 和 FEATDISPL.HOP 来解释 HOPPINESS 的购买概率。

最后，使用 margins() 函数计算各预测变量的边际效应。