Modelli con risposta non lineare

Costruire modelli di risposta in R

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

Funzione di risposta lineare

Modello non lineare: $\ \ \ \ \ \ \ \ \ \textsf{Sales} \ \ = \ \ \ \ \beta_0 \star \exp(\beta_1 \star \textsf{Price})$
Modello linearizzato: $\ \log (\textsf{Sales}) = \ \log (\beta_0) + (\beta_1 \star \textsf{Price})$

log.model <- lm(log(SALES) ~ PRICE, data = sales.data)

coef(log.model)

(Intercept)       PRICE 
  5.0843983  -0.6622516

plot(log(SALES) ~ PRICE, data = sales.data)
log.model <- lm(log(SALES) ~ PRICE, data = sales.data)
abline(log.model)

Costruire modelli di risposta in R