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市場研究中數(shù)據(jù)分析方法培訓講義(完整版)

2024-08-03 14:44上一頁面

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【正文】 行了一次市場調(diào)查。 其中有三位代理商沒有表明自己的購買意愿 。 ? 所以 , 回歸方程為: Q= ++ P歐文 + P麥當勞 ? 該公司下一個月比薩餅的銷量為 。 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)學關(guān)系 , 即建立回歸方程 。 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 ) , 是隨機誤差項 , i為觀測值下標 , 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) 。 ? ( 2) 隨機誤差項具有 0均值和同方差 。 ? 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) 。 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)計軟件進行分析 。 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 1 . 8 0 01 1 . 2 4 7 3 . 9 6 4 4 . 1 4 2 2 . 0 3 6 1 0 . 7 2 41 2 ** . 0 0 0 3 . 9 7 4 8 5 . 9 3 4 1 . 0 2 6 9 3 . 1 9 41 1 . 8 6 2 3 . 9 9 6 . 7 4 8 2 . 0 0 4 1 1 . 6 5 51 1 . 6 4 6 3 . 9 4 5 1 . 6 6 0 2 . 0 5 5 7 . 3 6 22 2 . 9 3 4 3 . 9 8 4 . 4 2 8 1 . 0 1 6 8 . 6 9 82 2 . 0 6 2 3 . 9 4 6 7 . 3 2 0 1 . 0 5 4 1 3 . 0 4 22 1 ** . 0 9 1 3 1 . 0 0 0 6 . 4 5 7 2 . 0 0 0 2 1 . 7 9 02 2 . 5 7 4 3 1 . 0 0 0 1 . 9 9 4 1 . 0 0 0 1 7 . 4 2 82 2 . 0 2 7 3 1 . 0 0 0 9 . 2 0 8 1 . 0 0 0 4 5 . 5 3 9C a s e N u m b e r123456789101112131415123456789101112O r i g i n a lC r o s s v a l i d a t e daA c t u a l G r o u pP r e d i c t e dG r o u p p dfP ( D d | G = g )P ( G = g | D
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