市場研究中數(shù)據(jù)分析方法培訓(xùn)講義(文件)
【正文】 法 2．迭代聚類法 四、聚類分析的主要步驟 確定研究 的問題 計(jì)算 相似性 聚類 聚類結(jié)果的 解釋和證實(shí) ? 某家具公司為了對市場進(jìn)行的細(xì)分，對購買家具的顧客進(jìn)行了一次市場調(diào)查。 1 15號代理商屬于“非購買組”，14號代理商屬于“購買組” 。 其中有三位代理商沒有表明自己的購買意愿 。 一般而言 ， 利用統(tǒng)計(jì)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(jià)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 。 ? 所以 ， 回歸方程為： Q= ++ P歐文 + P麥當(dāng)勞 ? 該公司下一個(gè)月比薩餅的銷量為 。 另外麥當(dāng)勞也是它的一個(gè)重要競爭者 。 從收集到樣本資料出發(fā)確定自變量和因變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系 ， 即建立回歸方程 。 ? （ 3） 隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同樣本點(diǎn)之間是獨(dú)立的 ， 不存在序列相關(guān) 。 一元線性回歸模型 模型是： 式中：為被解釋變量 （ 因變量 ） ；為解釋變量 （ 自變量 ） ， 是隨機(jī)誤差項(xiàng) ， i為觀測值下標(biāo) ， n為樣本容量 ， 與 是待估參數(shù) ， 稱 為回歸常數(shù) ， 為回歸系數(shù) 。 ? 線性回歸分析是考察變量之間的數(shù)量關(guān)系變化規(guī)律，它通過一定的數(shù)學(xué)表達(dá)式 回歸方程，來描述這種關(guān)系，以確定一個(gè)或幾個(gè)變量的變化對另一個(gè)變量的影響程度，為預(yù)測提供數(shù)學(xué)依據(jù)。 ? （ 2） 隨機(jī)誤差項(xiàng)具有 0均值和同方差 。 k21 x,.. .,x,x二、線性回歸方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 回歸方程擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 回歸方程的顯著性檢驗(yàn) 回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn) 三、回歸分析假設(shè)條件的檢驗(yàn) 殘差分析 多重共線性 誤差項(xiàng)的序列相關(guān) 四 、 線性回歸分析的基本步驟 確定回歸中的自變量和因變量 。 ? 例： Checkers Pizza公司是休斯敦附近 Westbury鎮(zhèn)上僅有的從事比薩餅送貨業(yè)務(wù)的兩家公司之一 ， 其直接競爭對手是歐文公司 ， 提供相同的產(chǎn)品與服務(wù) 。 五、實(shí)例分析 首先 Checkers Pizza公司根據(jù)資料估計(jì)下面的線性需求方程的參數(shù)： Q=a+bP+cM+dP歐文 +eP麥當(dāng)勞 式中 : ? Q— 比薩餅的銷量； ? P— 比薩餅的價(jià)格 ? M— 小鎮(zhèn)居民的人均收入 ? P歐文 — 歐文公司產(chǎn)品的價(jià)格 ? P麥當(dāng)勞 — 麥當(dāng)勞產(chǎn)品的價(jià)格 下面是 ： Model Summa ry. 9 8 5 a . 9 7 0 . 9 6 4 3 4 . 7 0 8 9 6M o d e l1R R S q u a r eA d j u s t e d RS q u a r eS t d . E r r o r o ft h e E s t i m a t ePredictors: (Constant), P麥 當(dāng)勞, P歐 文, M, Pa . ANOVA b7 3 6 9 1 2 . 3 1 4 1 8 4 2 2 8 . 0 7 8 1 5 2 . 9 2 3 . 0 0 0 a2 2 8 8 9 . 5 2 3 19 1 2 0 4 . 7 1 27 5 9 8 0 1 . 8 3 23R e g r e s s i o nR e s i d u a lT o t a lM o d e l1S u m o fS q u a r e s df M e a n S q u a r e F S i g .Predictors: (Constant), P麥 當(dāng)勞, P歐 文, M, Pa . D e p e n d e n t V a r i a b l e : Qb . Coefficients a 3 4 3 . 7 8 4 4 1 4 . 0 7 6 . 8 3 0 . 4 1 7 1 9 5 . 8 9 5 1 1 . 0 4 1 1 . 0 3 7 1 7 . 7 4 3 . 0 0 07 . 4 7 2 E 0 2 . 0 1 0 . 4 0 5 7 . 3 5 9 . 0 0 01 7 4 . 4 0 3 3 1 . 7 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(jì)的相伴概率值 P=； 四個(gè)參數(shù) b、c、 d、 e非常顯著， T統(tǒng)計(jì)的相伴概率值 P都遠(yuǎn)小于 。 二 、 判別分析基本模型與統(tǒng)計(jì)術(shù)語 （ 一 ） 假設(shè)條件 每一個(gè)類別都取自一個(gè)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 （
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