Freiburg2: Statistical districts of Freiburg

In MCI: Multiplicative Competitive Interaction (MCI) Model

Description

The 42 statistical districts of Freiburg (Germany) and the estimated annual purchasing power for groceries, based on average expenditures and population.

Usage

data("Freiburg2")

Format

A data frame with 42 observations on the following 2 variables.

district

a numeric vector representing the 42 statistical districts of Freiburg

ppower

a numeric vector containing the estimated absolute value of annual purchasing power for groceries in the district in EUR

Source

Wieland, T. (2015): “Nahversorgung im Kontext raumoekonomischer Entwicklungen im Lebensmitteleinzelhandel - Konzeption und Durchfuehrung einer GIS-gestuetzten Analyse der Strukturen des Lebensmitteleinzelhandels und der Nahversorgung in Freiburg im Breisgau”. Projektbericht. Goettingen : GOEDOC, Dokumenten- und Publikationsserver der Georg-August-Universitaet Goettingen. http://webdoc.sub.gwdg.de/pub/mon/2015/5-wieland.pdf

References

Wieland, T. (2015): “Nahversorgung im Kontext raumoekonomischer Entwicklungen im Lebensmitteleinzelhandel - Konzeption und Durchfuehrung einer GIS-gestuetzten Analyse der Strukturen des Lebensmitteleinzelhandels und der Nahversorgung in Freiburg im Breisgau”. Projektbericht. Goettingen : GOEDOC, Dokumenten- und Publikationsserver der Georg-August-Universitaet Goettingen. http://webdoc.sub.gwdg.de/pub/mon/2015/5-wieland.pdf

Examples

data(Freiburg1)
data(Freiburg2)
data(Freiburg3)
# Loads the data

huff_mat <- huff.shares (Freiburg1, "district", "store", "salesarea", "distance")
# Market area estimation using the Huff Model with standard parameters
# (gamma = 1, lambda = -2)

huff_mat_pp <- merge (huff_mat, Freiburg2)
# Adding the purchasing power data for the city districts

huff_total <- shares.total (huff_mat_pp, "district", "store", "p_ij", "ppower")
# Total expected sales and shares

huff_total_control <- merge (huff_total, Freiburg3, by.x = "suppliers_single", 
by.y = "store")

model.fit(huff_total_control$annualsales, huff_total_control$sum_E_j, plotVal = TRUE)

Example output

$resids_sq_sum
[1] 2.125162e+15

$pseudorsq
[1] 0.5128422

$globerr
[1] 0.5210329

$mape
[1] 0.6383766

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