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
-22.9478 -6.1985 -0.0580 5.6729 26.0310
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 97.5260000 1.5481298 62.9960 < 0.00000000000000022 ***
menge -0.0265600 0.0074292 -3.5754 0.0004405 ***
qualitaetmarke -16.5147900 1.6417790 -10.0591 < 0.00000000000000022 ***
qualitaetnoname -19.0103300 1.5552732 -12.2231 < 0.00000000000000022 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 9.2883 on 196 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.49254, Adjusted R-squared: 0.48477
F-statistic: 63.412 on 3 and 196 DF, p-value: < 0.000000000000000222
Schätzen Sie den durchschnittlichen Preis einer Packungseinheit Designer-Jeans, wenn 772 Packungseinheiten bestellt werden.
ich komme einfach nicht auf die richtige Lösung, bitte um Hilfe!
