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 :)