lib4[1]唐繼發(fā)-資料下載頁
2024-10-04 13:54本頁面
【正文】 題？2 ObservedPredicted04重新編碼這種字眼最好不要出現(xiàn)在作業(yè)中2Percentage Correct 01Step 1 04重新編碼 02371319233Overall Percentage a The cut value is .500從表2和表3我們看得出，把消費者的職業(yè)、教育程度、個人月收入、家庭月收入和婚姻狀況作為自變量建立的Logistic模型對預(yù)測消費者在過去十二個月是否購買過減肥品具有一定的作用。但是在這個模型中只有自變量@0—3（年齡）的系數(shù)是顯著的，即其對因變量的解釋作用是最大的。其次是@55（家庭總收入）和@54（個人總收入），、。具體到@03中的幾個類別，我們發(fā)現(xiàn)利用該模型預(yù)測消費者在過去的12個月中是否購買過產(chǎn)品時，2025歲的人群和4150歲的人群沒有什么差別，但是2630歲人群、3140歲人群與4150歲人群有顯著差別。進(jìn)一步的分析可以發(fā)現(xiàn)，2630歲人群和3140歲人群之間也存在著顯著的差別。 研究結(jié)論從上述模型分析的結(jié)果來看，我們可以通過消費者的年齡段大致推斷其在過去十二個月是否購買過減肥品。依據(jù)這種推斷方式，我們發(fā)現(xiàn)2025歲的人群和4150歲的人群在過去十二個月購買減肥品與否的表現(xiàn)沒有什么差別，但是2630歲人群、3140歲人群以及2024150歲人群三者之間存在著顯著差異。成績：
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