library(ggplot2)## Warning: пакет 'ggplot2' был собран под R версии 4.2.3library(lmtest)## Загрузка требуемого пакета: zoo##
## Присоединяю пакет: 'zoo'## Следующие объекты скрыты от 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericlibrary(foreign)
library(xtable)
library(readr)## Warning: пакет 'readr' был собран под R версии 4.2.3library(margins)## Warning: пакет 'margins' был собран под R версии 4.2.3library(dplyr)##
## Присоединяю пакет: 'dplyr'## Следующие объекты скрыты от 'package:stats':
##
## filter, lag## Следующие объекты скрыты от 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(car)## Warning: пакет 'car' был собран под R версии 4.2.3## Загрузка требуемого пакета: carData##
## Присоединяю пакет: 'car'## Следующий объект скрыт от 'package:dplyr':
##
## recodelibrary(stargazer)##
## Please cite as:## Hlavac, Marek (2022). stargazer: Well-Formatted Regression and Summary Statistics Tables.## R package version 5.2.3. https://CRAN.R-project.org/package=stargazerlibrary(broom)
library(writexl)## Warning: пакет 'writexl' был собран под R версии 4.2.3magnit <- read_csv("D:/Рабочий стол/3 курс/курсовая/магнит/data_magnit_23.csv")## Rows: 53950 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (4): Наименование, category, Месяц, День недели
## dbl (8): Цена, ИПЦ, Курс доллара, Праздник, Температура, Температура Фаренг...
## date (1): Дата
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.lenta <- read_csv("D:/Рабочий стол/3 курс/курсовая/лента/lenta_29.csv")## Rows: 152446 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (5): Дата, category, Наименование, Месяц, День недели
## dbl (8): Цена, ИПЦ, Курс доллара, Праздник, Температура, Температура Фаренге...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.perek <- read_csv("D:/Рабочий стол/3 курс/курсовая/перекресток/perek_05.csv")## Rows: 734934 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (4): Наименование, category, Месяц, День недели
## dbl (8): Цена, ИПЦ, Курс доллара, Праздник, Температура, Температура Фаренг...
## date (1): Дата
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.lavka <- read_csv("D:/Рабочий стол/3 курс/курсовая/лавка/lavka_01.csv")## Rows: 72994 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (4): category, Наименование, Месяц, День недели
## dbl (8): Цена, ИПЦ, Курс доллара, Праздник, Температура, Температура Фаренг...
## date (1): Дата
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.pyat <- read_csv("D:/Рабочий стол/3 курс/курсовая/пятерочка/pyaterochka_06.csv")## Rows: 146142 Columns: 13
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (4): category, Наименование, Месяц, День недели
## dbl (8): Цена, ИПЦ, Курс доллара, Праздник, Температура, Температура Фаренг...
## date (1): Дата
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.all_data <- read_csv("D:/Рабочий стол/3 курс/курсовая/код/df_combined.csv")## Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
## e.g.:
## dat <- vroom(...)
## problems(dat)## Rows: 1160466 Columns: 14
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (5): category, День недели, Месяц, Наименование, Ритейлер
## dbl (8): fresh, price_changed, ИПЦ, Курс доллара, Праздник, Температура, Те...
## date (1): Дата
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.all_data_with_transform <- read_csv("D:/Рабочий стол/3 курс/курсовая/код/df_combined_with_transform.csv")## Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
## e.g.:
## dat <- vroom(...)
## problems(dat)## Rows: 1160466 Columns: 15
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (5): category, День недели, Месяц, Наименование, Ритейлер
## dbl (9): fresh, price_changed, ИПЦ, Курс доллара, Праздник, Температура, Те...
## date (1): Дата
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.magnit <- rename(magnit, 'Курс' = 'Курс доллара')
magnit <- rename(magnit, 'День' = 'День недели')
lenta <- rename(lenta, 'Курс' = 'Курс доллара')
lenta <- rename(lenta, 'День' = 'День недели')
perek <- rename(perek, 'Курс' = 'Курс доллара')
perek <- rename(perek, 'День' = 'День недели')
lavka <- rename(lavka, 'Курс' = 'Курс доллара')
lavka <- rename(lavka, 'День' = 'День недели')
pyat <- rename(pyat, 'Курс' = 'Курс доллара')
pyat <- rename(pyat, 'День' = 'День недели')
all_data <- rename(all_data, 'Курс' = 'Курс доллара')
all_data <- rename(all_data, 'День' = 'День недели')
all_data_with_transform <- rename(all_data_with_transform, 'Курс' = 'Курс доллара')
all_data_with_transform <- rename(all_data_with_transform, 'День' = 'День недели')all.logit_1_c <- glm(factor(price_changed) ~ factor(Ритейлер) + factor(category) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = all_data, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_all <- coeftest(all.logit_1_c)
sum_all##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value
## (Intercept) 1.10504811 0.21520487 5.1349
## factor(Ритейлер)lenta -0.12778870 0.00997701 -12.8083
## factor(Ритейлер)magnit 0.10153539 0.01222328 8.3067
## factor(Ритейлер)perek -0.56050063 0.00860523 -65.1349
## factor(Ритейлер)pyaterochka 1.16222490 0.00987097 117.7417
## factor(category)Бытовая химия 0.07700302 0.00907973 8.4808
## factor(category)Замороженные продукты -0.10652659 0.01195198 -8.9129
## factor(category)Красота и здоровье 0.20546445 0.00651372 31.5434
## factor(category)Молоко и яйца 0.17230963 0.00813586 21.1790
## factor(category)Мясо 0.10188770 0.01105090 9.2199
## factor(category)Напитки -0.17136184 0.00773551 -22.1526
## factor(category)Овощи 0.27196588 0.01451647 18.7350
## factor(category)Рыба 0.12478701 0.01578462 7.9056
## factor(category)Сладости к чаю 0.09717349 0.00724799 13.4070
## factor(category)Фрукты и ягоды 0.65308837 0.02322063 28.1254
## factor(category)Хлебобулочные изделия -0.26575671 0.02020906 -13.1504
## factor(Месяц)Апрель -0.17319165 0.01529083 -11.3265
## factor(Месяц)Декабрь 0.10176830 0.01865504 5.4553
## factor(Месяц)Июль 0.01319209 0.01003837 1.3142
## factor(Месяц)Июнь -0.12801423 0.01145783 -11.1726
## factor(Месяц)Май -0.16971050 0.01066958 -15.9060
## factor(Месяц)Март -0.08646767 0.01850683 -4.6722
## factor(Месяц)Ноябрь 0.17841896 0.01419419 12.5699
## factor(Месяц)Октябрь 0.21941390 0.01250843 17.5413
## factor(Месяц)Сентябрь 0.17245724 0.01116972 15.4397
## factor(Месяц)Февраль 0.18266186 0.02154526 8.4781
## factor(Месяц)Январь -0.62053989 0.02402628 -25.8275
## factor(Праздник)1 0.16178280 0.00532000 30.4103
## Курс -0.02635375 0.00293967 -8.9649
## Температура -0.00215918 0.00066244 -3.2594
## Pr(>|z|)
## (Intercept) 2.823e-07 ***
## factor(Ритейлер)lenta < 2.2e-16 ***
## factor(Ритейлер)magnit < 2.2e-16 ***
## factor(Ритейлер)perek < 2.2e-16 ***
## factor(Ритейлер)pyaterochka < 2.2e-16 ***
## factor(category)Бытовая химия < 2.2e-16 ***
## factor(category)Замороженные продукты < 2.2e-16 ***
## factor(category)Красота и здоровье < 2.2e-16 ***
## factor(category)Молоко и яйца < 2.2e-16 ***
## factor(category)Мясо < 2.2e-16 ***
## factor(category)Напитки < 2.2e-16 ***
## factor(category)Овощи < 2.2e-16 ***
## factor(category)Рыба 2.666e-15 ***
## factor(category)Сладости к чаю < 2.2e-16 ***
## factor(category)Фрукты и ягоды < 2.2e-16 ***
## factor(category)Хлебобулочные изделия < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Апрель < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Декабрь 4.890e-08 ***
## factor(Месяц)Июль 0.188790
## factor(Месяц)Июнь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Май < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Март 2.980e-06 ***
## factor(Месяц)Ноябрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Октябрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Сентябрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Февраль < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Январь < 2.2e-16 ***
## factor(Праздник)1 < 2.2e-16 ***
## Курс < 2.2e-16 ***
## Температура 0.001116 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1magnit.logit_2_f <- glm(factor(price_changed) ~ factor(fresh) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = magnit, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_magnit.logit_2_f <- coeftest(magnit.logit_2_f)
pyat.logit_2_f <- glm(factor(price_changed) ~ factor(fresh) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = pyat, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_pyat.logit_2_f <- coeftest(pyat.logit_2_f)
perek.logit_2_f <- glm(factor(price_changed) ~ factor(fresh) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = perek, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_perek.logit_2_f <- coeftest(perek.logit_2_f)
lenta.logit_2_f <- glm(factor(price_changed) ~ factor(fresh) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = lenta, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_lenta.logit_2_f <- coeftest(lenta.logit_2_f)
lavka.logit_2_f <- glm(factor(price_changed) ~ factor(fresh) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = lavka, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_lavka.logit_2_f <- coeftest(lavka.logit_2_f)
sum_magnit.logit_2_f##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -4.1867302 1.0277121 -4.0738 4.625e-05 ***
## factor(fresh)1 0.3910875 0.0208205 18.7838 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Апрель -0.8262144 0.0682058 -12.1136 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Декабрь -0.7790336 0.0868025 -8.9748 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июль 0.7259866 0.0413527 17.5560 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июнь -0.0726995 0.0459632 -1.5817 0.1137204
## factor(Месяц)Май -0.2587636 0.0448727 -5.7666 8.088e-09 ***
## factor(Месяц)Ноябрь -0.2497990 0.0605936 -4.1225 3.747e-05 ***
## factor(Месяц)Октябрь 0.0626098 0.0579672 1.0801 0.2801019
## factor(Месяц)Сентябрь -0.0162918 0.0480024 -0.3394 0.7343115
## factor(Праздник)1 -0.2342724 0.0235505 -9.9477 < 2.2e-16 ***
## Курс 0.0532597 0.0139696 3.8126 0.0001375 ***
## Температура -0.0197182 0.0032306 -6.1036 1.037e-09 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_pyat.logit_2_f##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 6.4637e+00 6.0096e-01 10.7557 < 2.2e-16 ***
## factor(fresh)1 1.5220e-01 1.2665e-02 12.0177 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Апрель -1.3568e-01 3.7768e-02 -3.5924 0.0003276 ***
## factor(Месяц)Июль -2.5322e-01 2.2932e-02 -11.0422 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июнь -7.1448e-01 2.6831e-02 -26.6287 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Май 3.1298e-05 2.4260e-02 0.0013 0.9989707
## factor(Месяц)Ноябрь -5.8053e-01 5.1640e-02 -11.2418 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Октябрь 7.3388e-02 3.5849e-02 2.0471 0.0406474 *
## factor(Месяц)Сентябрь 7.0960e-01 3.1889e-02 22.2521 < 2.2e-16 ***
## factor(Праздник)1 4.6610e-01 1.6319e-02 28.5614 < 2.2e-16 ***
## Курс -9.1114e-02 8.1355e-03 -11.1996 < 2.2e-16 ***
## Температура 4.3915e-02 1.8088e-03 24.2783 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_perek.logit_2_f##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -1.26953508 0.28096238 -4.5185 6.227e-06 ***
## factor(fresh)1 0.00521149 0.00748856 0.6959 0.4864748
## factor(Месяц)Апрель 0.03369189 0.02046893 1.6460 0.0997634 .
## factor(Месяц)Декабрь 0.03092559 0.02419456 1.2782 0.2011773
## factor(Месяц)Июль -0.12297938 0.01487336 -8.2684 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июнь -0.03078075 0.01627169 -1.8917 0.0585344 .
## factor(Месяц)Май -0.29532556 0.01597553 -18.4861 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Март -0.15010137 0.02306220 -6.5085 7.588e-11 ***
## factor(Месяц)Ноябрь 0.22470695 0.01831471 12.2692 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Октябрь 0.38199709 0.01635801 23.3523 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Сентябрь 0.25454197 0.01508368 16.8753 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Февраль 0.09909135 0.02723734 3.6381 0.0002747 ***
## factor(Месяц)Январь -0.70325943 0.02811029 -25.0179 < 2.2e-16 ***
## factor(Праздник)1 0.13501608 0.00682896 19.7711 < 2.2e-16 ***
## Курс 0.00024065 0.00384964 0.0625 0.9501545
## Температура -0.01358484 0.00084725 -16.0340 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_lenta.logit_2_f##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 15.4364509 0.6107899 25.2729 < 2.2e-16 ***
## factor(fresh)1 0.3253673 0.0140479 23.1614 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Апрель -0.2193193 0.0422160 -5.1952 2.045e-07 ***
## factor(Месяц)Декабрь -0.0856100 0.0553539 -1.5466 0.1220
## factor(Месяц)Июль 0.3355926 0.0251810 13.3272 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июнь -0.2413235 0.0291628 -8.2750 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Май -0.1117862 0.0269776 -4.1437 3.418e-05 ***
## factor(Месяц)Ноябрь 0.1859955 0.0407231 4.5673 4.940e-06 ***
## factor(Месяц)Октябрь -0.5967146 0.0356832 -16.7226 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Сентябрь -0.2596542 0.0290483 -8.9387 < 2.2e-16 ***
## factor(Праздник)1 0.3291256 0.0137371 23.9588 < 2.2e-16 ***
## Курс -0.2228907 0.0083543 -26.6798 < 2.2e-16 ***
## Температура -0.0016701 0.0021011 -0.7949 0.4267
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_lavka.logit_2_f##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 1.866008 0.798954 2.3356 0.019514 *
## factor(fresh)1 0.182592 0.018296 9.9800 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Апрель 0.823000 0.058416 14.0886 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Декабрь 0.733925 0.069084 10.6237 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июль -0.108603 0.041707 -2.6040 0.009215 **
## factor(Месяц)Июнь 0.351040 0.042675 8.2259 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Май -0.247433 0.042375 -5.8391 5.247e-09 ***
## factor(Месяц)Март 0.118987 0.065467 1.8175 0.069138 .
## factor(Месяц)Ноябрь 0.537885 0.057489 9.3564 < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Октябрь 0.367605 0.046383 7.9255 2.273e-15 ***
## factor(Месяц)Сентябрь -0.045698 0.044613 -1.0243 0.305688
## factor(Месяц)Февраль -0.190608 0.078703 -2.4219 0.015441 *
## factor(Месяц)Январь -0.359701 0.082761 -4.3463 1.385e-05 ***
## factor(Праздник)1 0.293270 0.021127 13.8810 < 2.2e-16 ***
## Курс -0.043153 0.010981 -3.9296 8.509e-05 ***
## Температура 0.024154 0.002461 9.8148 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1all_with_transform.logit_1_c <- glm(factor(price_changed) ~ factor(transform) + factor(category) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = all_data_with_transform, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_all_trans.logit_2_f <- coeftest(all_with_transform.logit_1_c)
sum_all_trans.logit_2_f##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value
## (Intercept) 1.41323374 0.20919682 6.7555
## factor(transform)1 -0.18193601 0.00837164 -21.7324
## factor(category)Бытовая химия -0.13325413 0.00879781 -15.1463
## factor(category)Замороженные продукты -0.12066044 0.01152019 -10.4738
## factor(category)Красота и здоровье 0.00903801 0.00626125 1.4435
## factor(category)Молоко и яйца 0.24626719 0.00775634 31.7504
## factor(category)Мясо 0.13913959 0.01060111 13.1250
## factor(category)Напитки -0.20361182 0.00742261 -27.4313
## factor(category)Овощи 0.19094763 0.01395211 13.6859
## factor(category)Рыба 0.13171415 0.01515718 8.6899
## factor(category)Сладости к чаю 0.19883433 0.00689373 28.8428
## factor(category)Фрукты и ягоды 0.63682819 0.02238715 28.4461
## factor(category)Хлебобулочные изделия -0.20819567 0.01937875 -10.7435
## factor(Месяц)Апрель -0.11700115 0.01476302 -7.9253
## factor(Месяц)Декабрь -0.23544656 0.01822333 -12.9201
## factor(Месяц)Июль 0.16509742 0.00958104 17.2317
## factor(Месяц)Июнь -0.08590766 0.01101354 -7.8002
## factor(Месяц)Май 0.00178801 0.01017229 0.1758
## factor(Месяц)Март -0.50265651 0.01807967 -27.8023
## factor(Месяц)Ноябрь -0.04616666 0.01379775 -3.3460
## factor(Месяц)Октябрь 0.21997586 0.01206742 18.2289
## factor(Месяц)Сентябрь 0.08273873 0.01078958 7.6684
## factor(Месяц)Февраль -0.27010979 0.02110678 -12.7973
## factor(Месяц)Январь -1.06961070 0.02366004 -45.2075
## factor(Праздник)1 0.12653177 0.00513352 24.6482
## Курс -0.02858484 0.00285766 -10.0029
## Температура -0.00637410 0.00064861 -9.8273
## Pr(>|z|)
## (Intercept) 1.423e-11 ***
## factor(transform)1 < 2.2e-16 ***
## factor(category)Бытовая химия < 2.2e-16 ***
## factor(category)Замороженные продукты < 2.2e-16 ***
## factor(category)Красота и здоровье 0.14888
## factor(category)Молоко и яйца < 2.2e-16 ***
## factor(category)Мясо < 2.2e-16 ***
## factor(category)Напитки < 2.2e-16 ***
## factor(category)Овощи < 2.2e-16 ***
## factor(category)Рыба < 2.2e-16 ***
## factor(category)Сладости к чаю < 2.2e-16 ***
## factor(category)Фрукты и ягоды < 2.2e-16 ***
## factor(category)Хлебобулочные изделия < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Апрель 2.276e-15 ***
## factor(Месяц)Декабрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июль < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июнь 6.182e-15 ***
## factor(Месяц)Май 0.86047
## factor(Месяц)Март < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Ноябрь 0.00082 ***
## factor(Месяц)Октябрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Сентябрь 1.742e-14 ***
## factor(Месяц)Февраль < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Январь < 2.2e-16 ***
## factor(Праздник)1 < 2.2e-16 ***
## Курс < 2.2e-16 ***
## Температура < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1magnit.logit_1_c <- glm(factor(price_changed) ~ factor(category) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = magnit, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_magnit.logit_1_c <- coeftest(magnit.logit_1_c)
pyat.logit_1_c <- glm(factor(price_changed) ~ factor(category) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = pyat, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_pyat.logit_1_c <- coeftest(pyat.logit_1_c)
perek.logit_1_c <- glm(factor(price_changed) ~ factor(category) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = perek, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_perek.logit_1_c <- coeftest(perek.logit_1_c)
lenta.logit_1_c <- glm(factor(price_changed) ~ factor(category) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = lenta, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_lenta.logit_1_c <- coeftest(lenta.logit_1_c)
lavka.logit_1_c <- glm(factor(price_changed) ~ factor(category) + factor(Месяц) + factor(Праздник) + Курс + Температура, data = lavka, family = binomial(link = "logit"), x = TRUE)
sum_lavka.logit_1_c <- coeftest(lavka.logit_1_c)
sum_magnit.logit_1_c##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -4.1964154 1.0328849 -4.0628 4.849e-05
## factor(category)Бытовая химия 0.2641825 0.0439164 6.0156 1.793e-09
## factor(category)Замороженные продукты 0.1331135 0.0619665 2.1482 0.0317015
## factor(category)Красота и здоровье -0.3501484 0.0363916 -9.6217 < 2.2e-16
## factor(category)Молоко и яйца 0.3365463 0.0312538 10.7682 < 2.2e-16
## factor(category)Мясо 0.4578839 0.0447873 10.2235 < 2.2e-16
## factor(category)Напитки 0.2906125 0.0359783 8.0774 6.614e-16
## factor(category)Овощи 0.2334079 0.0708955 3.2923 0.0009938
## factor(category)Рыба 0.0132137 0.0744950 0.1774 0.8592123
## factor(category)Сладости к чаю -0.1416624 0.0269096 -5.2644 1.407e-07
## factor(category)Фрукты и ягоды 1.1645652 0.0811280 14.3547 < 2.2e-16
## factor(category)Хлебобулочные изделия -0.1255072 0.0845575 -1.4843 0.1377340
## factor(Месяц)Апрель -0.8306262 0.0685483 -12.1174 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Декабрь -0.7857008 0.0873051 -8.9995 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Июль 0.7446196 0.0415803 17.9080 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Июнь -0.0558782 0.0461973 -1.2096 0.2264494
## factor(Месяц)Май -0.2528559 0.0450969 -5.6069 2.059e-08
## factor(Месяц)Ноябрь -0.2414486 0.0609149 -3.9637 7.380e-05
## factor(Месяц)Октябрь 0.0742923 0.0582690 1.2750 0.2023138
## factor(Месяц)Сентябрь -0.0111991 0.0482394 -0.2322 0.8164158
## factor(Праздник)1 -0.2396830 0.0236663 -10.1276 < 2.2e-16
## Курс 0.0538728 0.0140395 3.8372 0.0001244
## Температура -0.0199795 0.0032479 -6.1514 7.680e-10
##
## (Intercept) ***
## factor(category)Бытовая химия ***
## factor(category)Замороженные продукты *
## factor(category)Красота и здоровье ***
## factor(category)Молоко и яйца ***
## factor(category)Мясо ***
## factor(category)Напитки ***
## factor(category)Овощи ***
## factor(category)Рыба
## factor(category)Сладости к чаю ***
## factor(category)Фрукты и ягоды ***
## factor(category)Хлебобулочные изделия
## factor(Месяц)Апрель ***
## factor(Месяц)Декабрь ***
## factor(Месяц)Июль ***
## factor(Месяц)Июнь
## factor(Месяц)Май ***
## factor(Месяц)Ноябрь ***
## factor(Месяц)Октябрь
## factor(Месяц)Сентябрь
## factor(Праздник)1 ***
## Курс ***
## Температура ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_pyat.logit_1_c##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 6.4865503 0.6032801 10.7521 < 2.2e-16
## factor(category)Бытовая химия -0.3921916 0.0308649 -12.7067 < 2.2e-16
## factor(category)Замороженные продукты 0.0462793 0.0298148 1.5522 0.1206087
## factor(category)Красота и здоровье -0.2345849 0.0202571 -11.5804 < 2.2e-16
## factor(category)Молоко и яйца 0.0701701 0.0179064 3.9187 8.902e-05
## factor(category)Мясо 0.2733810 0.0271926 10.0535 < 2.2e-16
## factor(category)Напитки 0.0403383 0.0205346 1.9644 0.0494833
## factor(category)Овощи 0.4937884 0.0396227 12.4623 < 2.2e-16
## factor(category)Рыба 0.1464123 0.0384895 3.8040 0.0001424
## factor(category)Сладости к чаю 0.1111545 0.0160434 6.9284 4.257e-12
## factor(category)Фрукты и ягоды 1.1864984 0.0769795 15.4132 < 2.2e-16
## factor(category)Хлебобулочные изделия -0.5642579 0.0431053 -13.0902 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Апрель -0.1379688 0.0379163 -3.6388 0.0002739
## factor(Месяц)Июль -0.2513409 0.0230184 -10.9191 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Июнь -0.7149271 0.0269355 -26.5422 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Май 0.0010745 0.0243508 0.0441 0.9648033
## factor(Месяц)Ноябрь -0.5858228 0.0518383 -11.3010 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Октябрь 0.0759483 0.0359804 2.1108 0.0347874
## factor(Месяц)Сентябрь 0.7188900 0.0319970 22.4674 < 2.2e-16
## factor(Праздник)1 0.4702435 0.0163821 28.7048 < 2.2e-16
## Курс -0.0912902 0.0081667 -11.1784 < 2.2e-16
## Температура 0.0439482 0.0018155 24.2069 < 2.2e-16
##
## (Intercept) ***
## factor(category)Бытовая химия ***
## factor(category)Замороженные продукты
## factor(category)Красота и здоровье ***
## factor(category)Молоко и яйца ***
## factor(category)Мясо ***
## factor(category)Напитки *
## factor(category)Овощи ***
## factor(category)Рыба ***
## factor(category)Сладости к чаю ***
## factor(category)Фрукты и ягоды ***
## factor(category)Хлебобулочные изделия ***
## factor(Месяц)Апрель ***
## factor(Месяц)Июль ***
## factor(Месяц)Июнь ***
## factor(Месяц)Май
## factor(Месяц)Ноябрь ***
## factor(Месяц)Октябрь *
## factor(Месяц)Сентябрь ***
## factor(Праздник)1 ***
## Курс ***
## Температура ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_perek.logit_1_c##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value
## (Intercept) -1.3776e+00 2.8138e-01 -4.8957
## factor(category)Бытовая химия 1.8773e-01 1.0585e-02 17.7352
## factor(category)Замороженные продукты -6.4984e-02 1.6801e-02 -3.8679
## factor(category)Красота и здоровье 2.5466e-01 8.0155e-03 31.7708
## factor(category)Молоко и яйца 1.5655e-01 1.1575e-02 13.5245
## factor(category)Мясо -1.4993e-02 1.7001e-02 -0.8819
## factor(category)Напитки 5.6040e-02 1.0694e-02 5.2402
## factor(category)Овощи 2.5913e-01 1.8167e-02 14.2637
## factor(category)Рыба 7.5021e-02 2.2557e-02 3.3259
## factor(category)Сладости к чаю 1.9975e-01 1.0454e-02 19.1083
## factor(category)Фрукты и ягоды 5.4255e-01 3.2968e-02 16.4568
## factor(category)Хлебобулочные изделия -1.0329e-01 2.8228e-02 -3.6592
## factor(Месяц)Апрель 3.7384e-02 2.0496e-02 1.8240
## factor(Месяц)Декабрь 2.5105e-02 2.4226e-02 1.0363
## factor(Месяц)Июль -1.2453e-01 1.4889e-02 -8.3636
## factor(Месяц)Июнь -2.9178e-02 1.6290e-02 -1.7912
## factor(Месяц)Май -2.9194e-01 1.5992e-02 -18.2549
## factor(Месяц)Март -1.4767e-01 2.3091e-02 -6.3951
## factor(Месяц)Ноябрь 2.2100e-01 1.8338e-02 12.0518
## factor(Месяц)Октябрь 3.7960e-01 1.6378e-02 23.1770
## factor(Месяц)Сентябрь 2.5423e-01 1.5102e-02 16.8346
## factor(Месяц)Февраль 1.0380e-01 2.7273e-02 3.8061
## factor(Месяц)Январь -7.0110e-01 2.8141e-02 -24.9140
## factor(Праздник)1 1.3488e-01 6.8375e-03 19.7259
## Курс 1.5803e-05 3.8548e-03 0.0041
## Температура -1.3640e-02 8.4832e-04 -16.0791
## Pr(>|z|)
## (Intercept) 9.793e-07 ***
## factor(category)Бытовая химия < 2.2e-16 ***
## factor(category)Замороженные продукты 0.0001098 ***
## factor(category)Красота и здоровье < 2.2e-16 ***
## factor(category)Молоко и яйца < 2.2e-16 ***
## factor(category)Мясо 0.3778386
## factor(category)Напитки 1.604e-07 ***
## factor(category)Овощи < 2.2e-16 ***
## factor(category)Рыба 0.0008814 ***
## factor(category)Сладости к чаю < 2.2e-16 ***
## factor(category)Фрукты и ягоды < 2.2e-16 ***
## factor(category)Хлебобулочные изделия 0.0002530 ***
## factor(Месяц)Апрель 0.0681546 .
## factor(Месяц)Декабрь 0.3000824
## factor(Месяц)Июль < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Июнь 0.0732671 .
## factor(Месяц)Май < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Март 1.604e-10 ***
## factor(Месяц)Ноябрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Октябрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Сентябрь < 2.2e-16 ***
## factor(Месяц)Февраль 0.0001412 ***
## factor(Месяц)Январь < 2.2e-16 ***
## factor(Праздник)1 < 2.2e-16 ***
## Курс 0.9967291
## Температура < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_lenta.logit_1_c##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 16.6949882 0.6271214 26.6216 < 2.2e-16
## factor(category)Бытовая химия -0.5202255 0.0362852 -14.3371 < 2.2e-16
## factor(category)Замороженные продукты -0.2410567 0.0384542 -6.2687 3.641e-10
## factor(category)Красота и здоровье 0.5523263 0.0182611 30.2461 < 2.2e-16
## factor(category)Молоко и яйца 0.3678423 0.0238563 15.4191 < 2.2e-16
## factor(category)Мясо -0.0660692 0.0239594 -2.7575 0.0058237
## factor(category)Напитки -0.9669109 0.0184449 -52.4217 < 2.2e-16
## factor(category)Овощи 0.3161188 0.0508111 6.2215 4.926e-10
## factor(category)Рыба 0.1793875 0.0369776 4.8512 1.227e-06
## factor(category)Сладости к чаю 0.0704216 0.0192454 3.6591 0.0002531
## factor(category)Фрукты и ягоды 1.1644866 0.0674926 17.2535 < 2.2e-16
## factor(category)Хлебобулочные изделия -0.3620823 0.0576170 -6.2843 3.293e-10
## factor(Месяц)Апрель -0.2173247 0.0431514 -5.0363 4.746e-07
## factor(Месяц)Декабрь -0.0717811 0.0565969 -1.2683 0.2046958
## factor(Месяц)Июль 0.3524078 0.0258075 13.6553 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Июнь -0.2587702 0.0298488 -8.6694 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Май -0.1081766 0.0276151 -3.9173 8.954e-05
## factor(Месяц)Ноябрь 0.2022867 0.0417277 4.8478 1.249e-06
## factor(Месяц)Октябрь -0.6581385 0.0365909 -17.9864 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Сентябрь -0.2705938 0.0297504 -9.0955 < 2.2e-16
## factor(Праздник)1 0.3430582 0.0140634 24.3936 < 2.2e-16
## Курс -0.2379816 0.0085743 -27.7552 < 2.2e-16
## Температура -0.0012592 0.0021493 -0.5859 0.5579701
##
## (Intercept) ***
## factor(category)Бытовая химия ***
## factor(category)Замороженные продукты ***
## factor(category)Красота и здоровье ***
## factor(category)Молоко и яйца ***
## factor(category)Мясо **
## factor(category)Напитки ***
## factor(category)Овощи ***
## factor(category)Рыба ***
## factor(category)Сладости к чаю ***
## factor(category)Фрукты и ягоды ***
## factor(category)Хлебобулочные изделия ***
## factor(Месяц)Апрель ***
## factor(Месяц)Декабрь
## factor(Месяц)Июль ***
## factor(Месяц)Июнь ***
## factor(Месяц)Май ***
## factor(Месяц)Ноябрь ***
## factor(Месяц)Октябрь ***
## factor(Месяц)Сентябрь ***
## factor(Праздник)1 ***
## Курс ***
## Температура
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1sum_lavka.logit_1_c##
## z test of coefficients:
##
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 1.8820600 0.8015282 2.3481 0.0188700
## factor(category)Бытовая химия 0.1954449 0.0447723 4.3653 1.269e-05
## factor(category)Замороженные продукты -0.3492552 0.0305500 -11.4323 < 2.2e-16
## factor(category)Красота и здоровье 0.0032988 0.0334225 0.0987 0.9213764
## factor(category)Молоко и яйца 0.0947612 0.0274806 3.4483 0.0005641
## factor(category)Мясо 0.3583021 0.0398952 8.9811 < 2.2e-16
## factor(category)Напитки 0.0153304 0.0274975 0.5575 0.5771718
## factor(category)Овощи 0.1860581 0.0592490 3.1403 0.0016879
## factor(category)Рыба 0.2436731 0.0550686 4.4249 9.649e-06
## factor(category)Сладости к чаю -0.1945584 0.0265204 -7.3362 2.198e-13
## factor(category)Фрукты и ягоды -0.1846782 0.0699439 -2.6404 0.0082815
## factor(category)Хлебобулочные изделия -0.4636974 0.0626936 -7.3962 1.401e-13
## factor(Месяц)Апрель 0.8220431 0.0585842 14.0318 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Декабрь 0.7338191 0.0692814 10.5919 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Июль -0.1044892 0.0418186 -2.4986 0.0124675
## factor(Месяц)Июнь 0.3547569 0.0428114 8.2865 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Май -0.2501997 0.0424969 -5.8875 3.921e-09
## factor(Месяц)Март 0.1094809 0.0656492 1.6677 0.0953820
## factor(Месяц)Ноябрь 0.5233944 0.0576524 9.0785 < 2.2e-16
## factor(Месяц)Октябрь 0.3670791 0.0465312 7.8889 3.049e-15
## factor(Месяц)Сентябрь -0.0485391 0.0447372 -1.0850 0.2779295
## factor(Месяц)Февраль -0.2030349 0.0789081 -2.5731 0.0100806
## factor(Месяц)Январь -0.3695499 0.0829442 -4.4554 8.374e-06
## factor(Праздник)1 0.2962033 0.0211825 13.9834 < 2.2e-16
## Курс -0.0422784 0.0110150 -3.8383 0.0001239
## Температура 0.0239650 0.0024676 9.7117 < 2.2e-16
##
## (Intercept) *
## factor(category)Бытовая химия ***
## factor(category)Замороженные продукты ***
## factor(category)Красота и здоровье
## factor(category)Молоко и яйца ***
## factor(category)Мясо ***
## factor(category)Напитки
## factor(category)Овощи **
## factor(category)Рыба ***
## factor(category)Сладости к чаю ***
## factor(category)Фрукты и ягоды **
## factor(category)Хлебобулочные изделия ***
## factor(Месяц)Апрель ***
## factor(Месяц)Декабрь ***
## factor(Месяц)Июль *
## factor(Месяц)Июнь ***
## factor(Месяц)Май ***
## factor(Месяц)Март .
## factor(Месяц)Ноябрь ***
## factor(Месяц)Октябрь ***
## factor(Месяц)Сентябрь
## factor(Месяц)Февраль *
## factor(Месяц)Январь ***
## factor(Праздник)1 ***
## Курс ***
## Температура ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1eff_all_retail <- summary(margins(all.logit_1_c, variables = "Ритейлер"))
eff_all_retail## factor AME SE z p lower upper
## Ритейлерlenta -0.0272 0.0021 -12.7180 0.0000 -0.0314 -0.0230
## Ритейлерmagnit 0.0225 0.0027 8.2914 0.0000 0.0171 0.0278
## Ритейлерperek -0.1091 0.0018 -59.6734 0.0000 -0.1127 -0.1056
## Ритейлерpyaterochka 0.2768 0.0022 125.7565 0.0000 0.2725 0.2811#eff_magnit_c <- summary(margins(magnit.logit_1_c, variables = "category"))
#eff_pyat_c <- summary(margins(pyat.logit_1_c, variables = "category"))
#eff_perek_c <- summary(margins(perek.logit_1_c, variables = "category"))
#eff_lenta_c <- summary(margins(lenta.logit_1_c, variables = "category"))
#eff_lavka_c <- summary(margins(lavka.logit_1_c, variables = "category"))t_st_magnit <- 0.391087/0.020820
t_st_pyat <- 0.1522016/0.0126648
t_st_perek <- 0.0052115/0.0074886
t_st_lenta <- 0.325367/0.014048
t_st_lavka <- 0.182592/0.018296t_st <- -0.1819360/0.0083716#Результаты выгружали в таблицы с помощью функции write_xlsx() из пакета writexl.