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)
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 97.48545 1.91045 51.03 <1e-04 ***
menge -0.02055 0.00871 -2.36 0.019 *
qualitaetmarke -18.56605 1.75712 -10.57 <1e-04 ***
qualitaetnoname -21.02406 1.68336 -12.49 <1e-04 ***
Residual standard error: 9.92 on 196 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.485, Adjusted R-squared: 0.477
F-statistic: 61.5 on 3 and 196 DF, p-value: <1e-04
Schätzen Sie den durchschnittlichen Preis einer Packungseinheit Marken-Jeans, wenn 947 Packungseinheiten bestellt werden.
Problem/Ansatz:
Meine Berechnung (97.48545-0.02055*947-21.02406 = 57) ist leider falsch, kann mir jemand helfen?
