市場研究中數(shù)據(jù)分析方法培訓(xùn)講義-文庫吧
2025-05-13 14:44 本頁面
【正文】 1 2 . 2 3 2 5 . 5 0 0 . 0 0 08 1 . 0 5 7 2 2 . 1 6 6 . 1 6 6 3 . 6 5 7 . 0 0 2( C o n s t a n t )PMP 歐文P 麥當(dāng)勞M o d e l1B S t d . E r r o rU n s t a n d a r d i z e dC o e f f i c i e n t sB e t aS t a n d a r d i z e dC o e f f i c i e n t st S i g .D e p e n d e n t V a r i a b l e : Qa . ? 從上面的輸出結(jié)果可以看出，模型可以解釋97%的比薩餅銷售量的變化；模型整體非常顯著， F統(tǒng)計的相伴概率值 P=； 四個參數(shù) b、c、 d、 e非常顯著， T統(tǒng)計的相伴概率值 P都遠(yuǎn)小于 。 ? 所以 ， 回歸方程為： Q= ++ P歐文 + P麥當(dāng)勞 ? 該公司下一個月比薩餅的銷量為 。 Q= *+*26614+ * + * ＝ 第二節(jié) 判別分析 一、判別分析法的基本思想 判別分析包括以下兩步： 分析和解釋各類指標(biāo)之間存在的差異 ， 并 建立判別函數(shù) 。 以第一步的分析結(jié)果為依據(jù) ， 將對那些未 知分類屬性的案例進(jìn)行判別分類 。 二 、 判別分析基本模型與統(tǒng)計術(shù)語 （ 一 ） 假設(shè)條件 每一個類別都取自一個多元正態(tài)總體的樣本 所有正態(tài)總體的協(xié)方差矩陣或相關(guān)矩陣都相等 （ 二 ） 基本模型 先驗概率 后驗概率 判別系數(shù) 結(jié)構(gòu)系數(shù) 分組的矩心 判別力指數(shù) 殘余判別力 （三）統(tǒng)計術(shù)語 三 、 分析的基本步驟 判別分析一般都是通過現(xiàn)成的統(tǒng)計軟件進(jìn)行分析 。 一般而言 ， 利用統(tǒng)計軟件的判別分析具體包括以下步驟： 確定研究 的問題 獲取判別分 析的數(shù)據(jù) 進(jìn)行判別 分析 評價和解釋 分析結(jié)果 ? 某公司生產(chǎn)一新產(chǎn)品 ， 該公司在新產(chǎn)品末大量上市以前 ， 進(jìn)行了一次市場調(diào)查 。 公司將新產(chǎn)品寄給十五個代理商 ， 并附意見調(diào)查表 ， 要求對該產(chǎn)品給予評估并說明是否愿意購買 。 評估的因素有：式樣 、 包裝及耐久性 。 評分用 10分制 ， 高分表示特性良好 ， 低分則較差 。 其中有三位代理商沒有表明自己的購買意愿 。 ? 那么這些代理商是屬于“非購買組”還是“購買組”？ 四、實例分析 以下是 : Standardi zed Canonical Di scriminantFunction Coefficients. 9 1 0. 0 8 3. 2 5 4式樣包裝耐久性1F u n c t i o n 表中，式樣 、包裝和耐用性的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為、 、 。因而，式樣是最重要的判別變量，其次是“耐用性”，最后是包裝。 Casewise S tatistics1 1 . 5 0 0 1 1 . 0 0 0 . 4 5 4 2 . 0 0 0 1 7 . 8 7 7 2 . 1 5 51 1 . 4 2 0 1 . 9 6 9 . 6 5 1 2 . 0 3 1 7 . 5 4 8 . 6 7 41 1 . 1 6 4 1 1 . 0 0 0 1 . 9 3 5 2 . 0 0 0 2 4 . 4 5 2 2 . 8 7 21 1 . 6 4 8 1 . 9 9 1 . 2 0 8 2 . 0 0 9 9 . 5 9 5 1 . 0 2 41 1 . 9 2 5 1 . 9 9 9 . 0 0 9 2 . 0 0 1 1 3 . 3 1 3 1 . 5 7 51 1 . 9 6 9 1 . 9 9 8 . 0 0 1 2 . 0 0 2 1 2 . 3 5 8 1 . 4 4 21 1 . 3 9 1 1 . 9 6 3 . 7 3 6 2 . 0 3 7 7 . 2 6 9 . 6 2 32 2 . 6 1 8 1 . 9 8 9 . 2 4 9 1 . 0 1 1 9 . 3 3 6 1 . 5 7 52 2 . 7 6 0 1 . 9 9 5 . 0 9 4 1 . 0 0 5 1 0 . 5 5 0 1 . 7 6 72 2 . 1 3 1 1 . 7 2 1 2 . 2 8 1 1 . 2 7 9 4 . 1 7 7 . 5 6 32 2 . 5 7 2 1 1 . 0 0 0 . 3 1 9 1 . 0 0 0 1 6 . 9 6 2 2 . 6 3 82 2 . 0 8 0 1 1 . 0 0 0 3 . 0 6 4 1 . 0 0 0 2 8 . 1 3 6 3 . 8 2 3u n g r o u p e d 2 . 3 8 7 1 . 9 6 2 . 7 4 8 1 . 0 3 8 7 . 2 3 0 1 . 2 0 8u n g r o u p e d 1 . 6 4 8 1 . 9 9 1 . 2 0 8 2 . 0 0 9 9 . 5 9 5 1 . 0 2 4u n g r o u p e d 2 . 7 9 9 1 . 9 9 6 . 0 6 5 1 . 0 0 4 1 0 . 8 8 5 1 . 8 1 81 1 . 6 6 3 3 1 . 0 0 0 1 . 5 8 4 2 . 0 0 0 1 8 . 1 8 91 1 . 8 0 0 3 . 9 6 1 1 . 0 0 6 2 . 0 3 9 7 . 3 9 81 1 . 1 7 8 3 1 . 0 0 0 4 . 9 1 0 2 . 0 0 0 3
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