Aufgabe:
Der vorliegende fiktive Datensatz enthält Daten von 200 Jeans-Bestellungen eines Großhändlers für Jeans in Deutschland. Die Variablen im Datensatz sind: der Preis [in Dollar pro Packungseinheit] (preis), die bestellte Menge [Anzahl der Packungseinheiten] (menge) und die Qualität der Jeans (qualitaet). Bei der Qualität wird unterschieden, ob es sich bei den Jeans um no-name Produkte (noname), Markenprodukte (marke) oder Designer-Jeans (designer) handelt. Eine lineare Regression mit dem Preis als abhängige Variable und der Menge sowie der Qualität als unabhängige Variablen liefert den folgenden R-Output.
> model <- lm(preis ~ menge + qualitaet, data = datensatz)
> summary(model)
Call:
lm(formula = preis ~ menge + qualitaet, data = datensatz)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-25.61686 -6.49892 -0.36821 5.95419 30.31490
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 96.8107400 1.7730734 54.6005 < 0.0000000000000002 ***
menge -0.0199000 0.0082784 -2.4033 0.01718 *
qualitaetmarke -17.4180700 1.6848819 -10.3379 < 0.0000000000000002 ***
qualitaetnoname -19.9803600 1.7667893 -11.3089 < 0.0000000000000002 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 9.9098 on 196 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.44754, Adjusted R-squared: 0.43908
F-statistic: 52.925 on 3 and 196 DF, p-value: < 0.000000000000000222
Schätzen Sie den durchschnittlichen Preis einer Packungseinheit no-name-Jeans, wenn 675 Packungseinheiten bestellt werden.
Problem/Ansatz:
Ich verstehe den Rechenweg nicht bzw. komme nicht auf die Lösung. Könnte mir hierbei bitte wer helfen :)
