モデル拡張 パート1：ダミー変数

Rで学ぶレスポンスモデル構築

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

ダミー変数

Rで学ぶレスポンスモデル構築

ダミー変数を理解する

aggregate(log(SALES) ~ DISPLAY, FUN = mean, data = sales.data)

  DISPLAY log(SALES)
1       0   4.194953
2       1   4.657477
Rで学ぶレスポンスモデル構築
dummy.model <- lm(log(SALES) ~ DISPLAY, data = sales.data)
coef(dummy.model)

(Intercept)      DISPLAY  
     4.1950       0.4625
  • DISPLAYなしの平均販売数量
exp(coef(dummy.model)[1])

(Intercept) 
   66.35063
  • DISPLAYなしからDISPLAYへの切替
exp(coef(dummy.model)[2] - 1)

 DISPLAY1 
0.5842211
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複数ダミーの効果 (1)

aggregate(log(SALES) ~ DISPLAY + COUPON + DISPLAYCOUPON, FUN = mean, 
          data = sales.data)

  DISPLAY COUPON DISPLAYCOUPON log(SALES)
1       0      0             0   3.797571
2       1      0             0   4.657477
3       0      1             0   5.557327
4       0      0             1   5.946818
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複数ダミーの効果 (2)

aggregate(log(SALES) ~ DISPLAY + COUPON + DISPLAYCOUPON, FUN = mean, 
          data = sales.data)

  DISPLAY COUPON DISPLAYCOUPON log(SALES)
1       0      0             0   3.797571
2       1      0             0   4.657477
3       0      1             0   5.557327
4       0      0             1   5.946818

dummy.model <- lm(log(SALES) ~ DISPLAY + COUPON + DISPLAYCOUPON, 
                  data = sales.data)

coef(dummy.model)

  (Intercept)        DISPLAY         COUPON  DISPLAYCOUPON  
       3.7976         0.8599         1.7598         2.1492
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価格はどう扱う？

lm(update(dummy.model, . ~ . + PRICE), data = sales.data)

Call:
lm(formula = update(dummy.model, . ~ . + PRICE), data = sales.data)

Coefficients:
  (Intercept)        DISPLAY         COUPON  DISPLAYCOUPON          PRICE  
       3.4310         0.8747         1.7646         2.1630         0.3123
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練習しましょう！

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