加入价格的滞后效应
接下来，您将检查临时价格变动对销量的影响是否会延续到下一个时期。
与之前类似，使用 lag() 函数将预测变量 PRICE 向后移动。结果赋给新变量 Price.lag。然后将 Price.lag 加入到 log(SALES) ~ PRICE 的关系中。这个简单的滞后模型也可以使用 lm() 函数来估计。
本练习是课程的一部分
在 R 中构建响应模型
练习说明
- 为
PRICE创建一个名为Price.lag的滞后变量。 - 估计一个滞后响应模型，用
PRICE和Price.lag来解释log(SALES)。使用lm()函数，并将结果再次赋给名为lag.model的对象。 - 使用
coef()函数获取lag.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。
# Take the lag of PRICE
Price.lag <- lag(___)
# Explain log(SALES) by PRICE and Price.lag
lag.model <- ___(___ ~ ___ + ___, data = sales.data)
# Obtain the coefficients