Я хочу создать функцию, которая решает уравнение через lm ()
sales = (1-exp^(-powervar1*(var1*(1-adstockvar1))))+(1-exp^(-powervar2*(var2*(1-adstockvar2))))
Я хочу, чтобы он использовал комбинации товарных запасов и мощности для каждой переменной, в этом случае у меня есть 2 переменные, каждая с 2 параметрами, имеющими 30 возможных вариантов. Функция должна работать 810000, чтобы принять все возможные комбинации параметров.
Как я могу это сделать, и позволить функции сказать мне, какая модель является оптимальной с точки зрения подгонки, и дать мне знать, где используются оптимальные параметры?
#Example Table
var1 = c(400,400,280,0,0,0,876)
var2 = c(200,100,300,500,0,0,123)
sales = c(456,500,520,490,480,450,534)
data <- data.frame(var1,var2,sales)
#(Initial value, increment, maximum value)
adstockvar1 <- (0, 0.01,0.3)
powervar1 <- (0, 0.01,0.3)
adstockvar2 <- (0, 0.01,0.3)
powervar2 <- (0, 0.01,0.3)
#Function
modas <- function(adstockvar1,adstockvar2,powervar1,powervar2){
lm(sales = (1-exp^(-powervar1*(var1*(1-adstockvar1))))+(1-exp^(-powervar2* (var2*(1-adstockvar2)))))
}