python数据分析：使用statsmodels构建价格需求弹性模型

2024-07-12 21:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

价格需求弹性（Price elasticity of demand）

是经济学中使用的一种衡量标准，用于显示商品或服务所需数量对价格变化的响应性或弹性，除了价格变化。更确切地说，它给出了响应价格百分之一变化所需数量的百分比变化。

在经济学中，弹性是衡量需求或供给对价格敏感程度的指标。在营销中，消费者对产品价格变化的敏感程度如何。

它给出了以下问题的答案：

“如果我降低产品的价格，还会卖多少钱？” “如果我提高一种产品的价格，这将如何影响其他产品的销售？” “如果产品的市场价格下降，那将影响公司愿意向市场供应的金额多少？” 数据

一份关于牛肉价格数量随时间变化的数据

数据描述 Year：年份 Quarter：季度 Quantity：数量 Price：价格 python实践

1.导入库和数据

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.compat import lzip from __future__ import print_function %matplotlib inline df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/master/beef.csv') df.head()

在这里插入图片描述

2.查看缺失值

# 检查缺失值，没有 df.isnull().values.any()

False

3.合并年和季度数据

# 年和季度合并 df['Year'] = pd.to_datetime(df['Year'], format

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