第7章市場調(diào)查的數(shù)據(jù)分析(參考版)
2025-03-11 03:55本頁面
【正文】 2023年 3月 28日星期二 3時(shí) 54分 59秒 03:54:5928 March 2023 ? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 2023年 3月 28日星期二 上午 3時(shí) 54分 59秒 03:54: ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過于提升自我。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 :54:5903:54Mar2328Mar23 ? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 , March 28, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 3月 28日星期二 3時(shí) 54分 59秒 03:54:5928 March 2023 ? 1空山新雨后，天氣晚來秋。 。 :54:5903:54:59March 28, 2023 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 :54:5903:54Mar2328Mar23 ? 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 , March 28, 2023 ? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒有。 2023年 3月 28日星期二 3時(shí) 54分 59秒 03:54:5928 March 2023 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 。 :54:5903:54:59March 28, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 :54:5903:54Mar2328Mar23 ? 1故人江海別，幾度隔山川。 , March 28, 2023 ? 雨中黃葉樹，燈下白頭人。 ,由于有 查表得到本例中 為)63()1346,3()1,()1,()(34631346)(10501212121，F(xiàn)FFmnnmFmnnmFFbXDnnnnmmnnF。 預(yù)分組別 判別值 實(shí)際組別 預(yù)估準(zhǔn)確性 A A 正確 A A 正確 A A 正確 A A 正確 A A 正確 A A 正確 B B 正確 B B 正確 B B 正確 B B 正確 判別函數(shù)的建立（ 12） ? 第十一步：判別檢驗(yàn)。 321 XXXY ???判別函數(shù)的建立（ 10） ? 第九步：求判別函數(shù) Yc臨界值。 ????????????????????????????????????? ?1251 DUb判別函數(shù)的建立（ 9） ? 第八步：根據(jù)上述系數(shù)矩陣建立判別函數(shù)。 ?????????????????????????????????????????20231127372010414211110103231082810BA SSU判別函數(shù)的建立（ 7） ? 第六步：求聯(lián)合共變異矩陣 U的逆矩陣 U1。 ??????????????????????????????????????????????????????????????????0101000221012122215565885666885564865366875467810576889AC???????????????????????????????????????????211101102212424534454431434432464335BC判別函數(shù)的建立（ 5） ? 第四步：計(jì)算離差矩陣 CA、 CB的共變異矩陣。 產(chǎn)品各指標(biāo)表相應(yīng)評價(jià)值 產(chǎn)品款式 X1 產(chǎn)品包裝 X2 產(chǎn)品性能 X3 預(yù)定銷售組 A 1 9 8 7 2 10 7 4 3 7 6 3 4 6 4 5 5 8 6 6 6 8 5 5 預(yù)定銷售組 B 7 5 3 6 8 2 4 3 9 1 4 5 10 4 5 2 判別函數(shù)的建立（ 2） ? 第一步：計(jì)算 A、 B兩組相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)平均值 86 8867109)(1 ???????AX 66 564678)(2 ?????A 56 565347)(3 ??????X 34 4125)(1 ????B 44 5443)(2 ?????BX 44 2536)(3 ???判別函數(shù)的建立（ 3） ? 第二步：計(jì)算組間平均值的差。常用的判別函數(shù)為多元線性判別函數(shù)。 X1 X5 X7 X1 X5 X7 因子判別分析 ? 判別分析法的目的是判別給定樣本是否屬于假定的類型。 最長距離聚類法（ 2） ? 同上例 ? 初始距離矩陣 ?????????????????????147261714216572213366633317563最長距離聚類法（ 3） ??????????????????17213173362133333633?????????????6336333333相關(guān)系數(shù)聚類法（ 1） ? 被聚類的對象 、 的相關(guān)系數(shù)可以由下式計(jì)算獲得 iXj???????????nkjjknkiiknkjjkiikijXXXXXXXXr12121)()())((相關(guān)系數(shù)聚類法（ 2） 樣本相關(guān)系數(shù)表 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 相關(guān)系數(shù)聚類法（ 3） 找出每列中最大的相關(guān)系數(shù) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 相關(guān)系數(shù)聚類法（ 4） ? 找出各列最大相關(guān)系數(shù)中的最大值 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 相關(guān)系數(shù)聚類法（ 5） ? 合并 X X X X6。 ? 根據(jù)最大值原則計(jì)算新合并樣本與其他樣本之間的距離，列出新的距離矩陣。 樣本序號 樣本式樣 樣本包裝 樣本性能 1 4 4 4 2 3 6 6 3 6 3 3 4 2 4 5 5 1 2 2 最短距離聚類法（ 3） ? 初始距離矩陣 ?????????????????????143361714216533213366633317563最短距離聚類法（ 4） ????????????
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