多个虚拟变量对销量的影响
啤酒厂还发放了制造商优惠券，为 Hoppiness 提供降价。第三种营销策略是将陈列与优惠券活动结合起来，以提升销量。
这一次，您将使用 aggregate() 函数，按 DISPLAY、COUPON 和 DISPLAYCOUPON 各水平方合，计算 log(SALES) 的均值。方法是把这些变量依次「相加」到公式参数中。
为了描述优惠券和陈列活动的影响，您将再次使用 lm() 函数估计一个线性响应模型。与之前一样，检查回归系数。
本练习是课程的一部分
在 R 中构建响应模型
练习说明
- 按
DISPLAY、COUPON和DISPLAYCOUPON各水平方合，计算log(SALES)的均值。 - 用
DISPLAY、COUPON和DISPLAYCOUPON来解释log(SALES)。使用lm()函数，并将结果仍然赋给名为dummy.model的对象。 - 使用
coef()函数获取dummy.model的系数。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Mean log(SALES)
___(___ ~ ___ + ___ + ___, FUN = ___, data = sales.data)
# Explain log(SALES) by DISPLAY, COUPON and DISPLAYCOUPON
dummy.model <- ___(___ ~ ___ + ___ + ___, data = sales.data)
# Obtain the coefficients