Comments 8
Вы говорите о «корреляции в ритейле», а группы товаров в ваших линейных моделях для оборота и количества чеков, надо полагать, независимы? Как так?
Кроме того, отрицательный свободный член в линейной регрессии для оборота Универсама намекает, что лучше использовать glm, нет?
Вдобавок, вы даже не указали какой вид корреляции использовали.
Кроме того, отрицательный свободный член в линейной регрессии для оборота Универсама намекает, что лучше использовать glm, нет?
Вдобавок, вы даже не указали какой вид корреляции использовали.
+3
рекомендую https://class.coursera.org/econometrics-001, тогда не будет странных фраз типа
тогда в анализе появится исследование на мультиколлинеарность, эндогенность, статистическая значимость коэффициентов, а не просто «чем больше тем важнее» и тд
Мы можем определить наиболее эффективное количество фичей для построения модели. Как видим, оптимальным является использование 9, но удобным для нас будет использовать топ-6.
В модели представлены коэффициенты значения, чем коэффициент выше 0, тем более он влияет на результат.
тогда в анализе появится исследование на мультиколлинеарность, эндогенность, статистическая значимость коэффициентов, а не просто «чем больше тем важнее» и тд
+3
Р-квадрата для моделей не хватает. И много других ляпов — выглядит по-дилетантски, на студенческом уровне. И совсем непонятно, как ваши модели можно использовать для «прогноза продаж, планирования работы ритейлера, организации акций,…».
+3
Вы пропустили стадию составления модели (включая её валидацию), вернее проскочили её так быстро, что даже не понадобилась нормальная нотация. А модель — это минимум 90% (!) всего анализа, остальное — чистая рутина.
+2
А зачем здесь вообще регрессия? Оборот магазина это сумма проданных товаров, максимальный объем максимально и влияет, нет?
0
я тоже так думаю, но ребята делают интересную штуку — взгляд с другой точки зрения, не важно какой, важно, что другой и имеющей право быть, а это всегда и полезно и интересно
0
Насколько я понимаю, Ваше утверждение верно для отдельного момента времени, плюс количество совершенно не говорит об обороте (1 шт. Jameson'а окажет влияние наоборот гораздо больше, чем 100 коробков спичек). А регрессия помогает понять как ведет себя оборот за некоторый промежуток. Однако комментарии выше абсолютно верны, корректное построение линейной модели предполагает наличие множества ограничений, которые никак не описаны.
0
Sign up to leave a comment.
Определяем ключевые товары с помощью линейной регрессии