Modèles multiplicatifs
- Modèle loglinéaire recherche du prix optimum en gardant la pub. Fixé à 2 [ 2.30]
- Modèle loglinéaire recherche du prix optimum en gardant la pub. Fixé à 8 [ 2.30_2]
1. x1<-rep(2,10)
2. x2<-seq(3,12,1)
3. y<-100*((+1*x1))^0.5*((+1*x2))^-2
4. profit<-(x2-3)*y-x1
5. df<-data.frame(Effort=x2, Profit2=profit)
6. x1<-rep(8,10)
7. y<-100*((+1*x1))^0.5*((+1*x2))^-2
8. profit<-(x2-3)*y-x1
9. df$Profit8=profit
10. df
11. matplot(x2, df[,2:3], pch = 1:2, type = "o", col = 1:2,xlab="Valeurs de x", ylab="Ventes et/ou Profits")
12. legend(min(x2), max(df[,2:3]),names(df)[2:3], lwd=3, col=1:2, pch=1:2)
- Modèle loglinéaire recherche du niveau de pub optimum avec le prix fixé à son optimum [ 2.30_3]
- Modèle loglinéaire recherche du niveau de pub optimum avec le prix fixé au double de son optimum [ 2.30_4]
1. x1<-seq(0,45,1)
2. x2<-rep(6,46)
3. y<-100*((+1*x1))^0.5*((+1*x2))^-2
4. profit<-(x2-3)*y-x1
5. df<-data.frame(Effort=x1, Profit6=profit)
6. x2<-rep(12,46)
7. y<-100*((+1*x1))^0.5*((+1*x2))^-2
8. profit<-(x2-3)*y-x1
9. df$Profit12=profit
10. df
11. matplot(x1, df[,2:3], pch = 1:2, type = "o", col = 1:2,xlab="Valeurs de x", ylab="Ventes et/ou Profits")
12. legend(min(x1), max(df[,2:3]),names(df)[2:3], lwd=3, col=1:2, pch=1:2)