Используя линейную регрессию, проверьте, отличается ли эффект от установки касс самообслуживания в Москве по сравнению с эффектом от установки касс самообслуживания в других городах. В ответ запишите оценку величины различия этого эффекта. В вашей регрессии обязательно должны присутствовать все переменные, которые были использованы в (y_i = \beta_0 + \beta_m * m + \beta_d * d + \beta_x * x + e_i)
Нам необходимо проверить, отличается ли эффект установки касс самообслуживания в Москве от эффекта в других городах. Для этого стоит построить регрессию с включением всех исходных регрессоров, а также добавить переменную взаимодействия, которая позволит «поймать» разницу в эффекте для Москвы.
Шаг 1. Интерпретация переменных
Предположим, что:
– d – индикатор наличия установки касс самообслуживания (d = 1, если кассы установлены, 0 иначе);
– m – индикатор нахождения объекта в Москве (m = 1 для Москвы, m = 0 для других городов);
– x – остальные...
Внутри — полный разбор, аргументация, алгоритм решения, частые ошибки и как отвечать на каверзные вопросы препода, если спросит
Попробуй решить по шагам
Попробуй один шаг и продолжи в режиме обучения или посмотри готовое решение
