映鸡鱼牛肉的公共特性。第公共因子可能代表脂肪少。而羊肉猪肉在第公共因子的因子载荷值较高,在第公共因子的因子载荷值较低,这说明第公共因子反映羊肉猪肉的公共特性,第公共因子可能代表价格。因而我们可以认为脂肪和价格是决定消费者肉类消费的主要因素。第节对应分析对应分析的基本思想对应分析,又称为相应分析,是在型和型因子分析基础上,发展起来的种多元相依的变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的关系。当以变量的系列类别以从该空间图可以看出,和相对接近。在第维度方向,几个品牌的差异较为明显。计算所有变量的相关矩阵。构造因子变量。因子旋转。计算因子得分。实例分析公司为了了解消费者对牛肉色羊肉猪肉及鸡等种肉类食物的偏好倾向,进行了次市场调查。请位消费者对这种肉类进行评分。评分采用十分制,分数越高表示越喜欢。调查结果列于下表。试用因子分析方法研市场营销学第六章课件.低分则较差。其中有位代理商没有表明自己的购买意愿。那么这些代理商是属于非购买组还是购买组以下是式样包装耐久性表中,式样包装和耐用性的标准化系数分别为。因而,式样是最重要的判别变量,其次是耐用性,最后是包装。第公共因子反映羊肉猪肉的公共特性,第公共因子可能代表价格。因而我们可以认为脂肪和价格是决定消费者肉类消费的主要因素。第节对应分析对应分析的基本思想对应分析,又称为相应分析,是在型和型因子分析基础上,发展起来的种多元相依的变量统计分析技术。它通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的关系。当以变量的系列类别以及这些类别的分布图来描述变量之间的联系时,使用这分析技术可以揭示同变量的各个类别之间的差异以及不同变量各个类别之间的对应关系。市场营销学第六章课在应用线性回归模型时,必须满足以下假设解释变量是确定性变量,而且解释变量之间不相关。随机误差项具有均值和同方差。随机误差项在不同样本点之间是独立的,不存在序列相关。实例分析公司生产新产品,该公司在新产品末大量上市以前,进行了次市场调查。公司将新产品寄给十个代理商,并附意见调查表,要求对该产品给予评估并说明是否愿意购买。评估的因素有式样包装及耐久性。评分用分制,高分表示特性良好,适合双份收入已婚的消费者的车型,应考虑开发新车型满足他们的需求。计算所有变量的相关矩阵。构造因子变量。因子旋转。计算因子得分。实例分析公司为了了解消费者对牛肉色羊肉猪肉及鸡等种肉类食物的偏好倾向,进行了次市场调查。请位消费者对这种肉类进行评分。评分采用十分制,分数越高表示越喜欢。调查结果列于下表。试用因子分析方法研究影响消费者选择食物的因素。鸡鱼牛肉猪肉羊肉数据格式对应分析的典型数据格式是维列联表或交叉频数表。它能清楚地表示两个定性变量之间的相互关系。分析的步骤确定研究的内容获取分析资料对列联表作对应分析解释结果意义评价分析结果实例分析公司进行次市场调查,得到轿车特征于些用户特征的数据。如有轿车大小大中小轿车类型家用型跑车商用车收入份收入双份收入状态已婚已婚有孩子未婚未婚有孩子房子租房买房等数据。现请分析它们之间的联系。上表是。我们可以依此推断两个公共因子的含义。从表中的数据来看,鸡鱼牛肉在第公共因子的因子载荷值较高,而在第公共因子的因子载荷值较低,故第公共因子反映鸡鱼牛肉的公共特性。第公共因子可能代表脂肪少。而羊肉猪肉在第公共因子的因子载荷值较高,在第公共因子的因子载荷值较低,这说随机误差限于解释变量之间不相关。随机误差项服从均值和同方差的正态分布。线性回归方程的统计检验回归方程拟合优度检验回归方程的显著性检验回归系数显着性检验回归分析假设条件的检验残差分析多重共线性误差项的序列相关线性回归分析的基本步骤确定回归中的自变量和因变量。从收集到样本资料出发确定自变量和因变量之间的数学关系,即建立回归方程。对回归方程进行各种统计检验。利用回归方程进行预测。实例分析例公司是休斯敦附近镇上仅基本模型线性回归方程从样本资料出发,般利用最小乘法,根据回归直线与样本数据点在垂直方向上的偏离程度最低的原则,进行回归方程的参数的求解。线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律,它通过定的数学表达式回归方程,来描述这种关系,以确定个或几个变量的变化对另个变量的影响程度,为预测提供数学依据。元线性回归模型模型是式中为被解释变量因变量为解释变量自变量,是随机误差项,为观测值下标,为样本容量,与是待估参数,称为回归常数,为回归系数。。分析的基本步骤确定研究的问题。获取资料。作多维尺度分析。作空间图并解释结果意义。评价分析结果。实例分析在次市场研究中,研究者调查了位消费者,要求他们对等种品牌的相似性进行评分。消费者利用李克量表分别对中的每对评分。其中位消费者的评分结果为,从而可以得到个相似性比较矩阵。请就此进行多维尺度分析。将表的相似矩阵输入,利用,可得到如下的概念空间图上表是。我们可以依此推断两个公共因子的含义。从表中的数据来看,鸡鱼牛肉在第公共因子的因子载荷值较高,而在第公共因子的因子载荷值较低,故第公共因子反映鸡鱼牛肉的公共特性。第公共因子可能代表脂肪少。而羊肉猪肉在第公共因子的因子载荷值较高,在第公共因子的因子载荷值较低,这说低分则较差。其中有位代理商没有表明自己的购买意愿。那么这些代理商是属于非购买组还是购买组以下是式样包装耐久性表中,式样包装和耐用性的标准化系数分别为。因而,式样是最重要的判别变量,其次是耐用性,最后是包装。关系,以确定个或几个变量的变化对另个变量的影响程度,为预测提供数学依据。元线性回归模型模型是式中为被解释变量因变量为解释变量自变量,是随机误差项,为观测值下标,为样本容量,与是待估参数,称为回归常数,为回归系数。多元回归模型多元线性回归模型中自变量的个数在个以上,模型的般形式为,其中,为被解释变量因变量,为解释变量自变量,是随机误差项,为观测值下标,为样本容量,为个待估参数,称为回归常数,称为回归系数。市场营销学第六章课件.多元回归模型多元线性回归模型中自变量的个数在个以上,模型的般形式为,其中,为被解释变量因变量,为解释变量自变量,是随机误差项,为观测值下标,为样本容量,为个待估参数,称为回归常数,称为回归系数。在应用线性回归模型时,必须满足以下假设解释变量是确定性变量,而且解释变量之间不相关。随机误差项具有均值和同方差。随机误差项在不同样本点之间是独立的,不存在序列相低分则较差。其中有位代理商没有表明自己的购买意愿。那么这些代理商是属于非购买组还是购买组以下是式样包装耐久性表中,式样包装和耐用性的标准化系数分别为。因而,式样是最重要的判别变量,其次是耐用性,最后是包装。,是对反映被观测对象的特征的变量值进行分类。变量聚类则是当反映事物特点的变量很多时,根据所研究的问题选择部分变量对事物的方面进行研究的聚类方法。距离与相似系数定距或定比率数据的距离和相似系数常用的距离指标有欧式距离欧式距离的平方曼哈顿距离切比雪夫距离常用的相似系数指标主要有余弦系数皮尔逊相关系数定类数据的距离卡方距离法方距离聚类方法层次聚类法迭代聚类法聚类分析的主要步骤确定研究的问题。计算相似性。聚类。第章市场研究的数据分析方法第节线性回归分析线性回归方程的检验残差分析多重共线性误差项的序列相关线性回归分析的基本步骤确定回归中的自变量和因变量。从收集到样本资料出发确定自变量和因变量之间的数学关系,即建立回归方程。对回归方程进行各种统计检验。利用回归方程进行预测。实例分析例公司是休斯敦附近镇上仅有的从事比萨饼送货业务的两家公司之,其直接竞争对手是欧文公司,提供相同的产品与服务。另外麦当劳也是它的个重要竞争者。在过去的个月中,该公司的销售量价格,小镇上居民的人均收入表中最大概率组栏是判别分析得出的组别。号代理商属于非购买组,号代理商属于购买组。第节聚类分析聚类分析的基本思想聚类分析又称数字分类学是新近发展起来的种研究分类问题的多元统计分析方法。它是根据事物本身的特性研究个体分类的方法,其基本原则是同类的个体有较大的相似性,而不同类的个体的差异很大。在聚类分析中,根据分类对象的不同可分为样品聚类型聚类和变量聚类型聚类两种。样品聚类是对事件进行聚类,或是说对观测量进行聚类上表是。我们可以依此推断两个公共因子的含义。从表中的数据来看,鸡鱼牛肉在第公共因子的因子载荷值较高,而在第公共因子的因子载荷值较低,故第公共因子反映鸡鱼牛肉的公共特性。第公共因子可能代表脂肪少。而羊肉猪肉在第公共因子的因子载荷值较高,在第公共因子的因子载荷值较低,这说,在应用线性回归模型时,必须满足以下假设解释变量是确定性变量,而且解释变量之间不相关。随机误差项具有均值和同方差。随机误差项在不同样本点之间是独立的,不存在序列相关。实例分析公司生产新产品,该公司在新产品末大量上市以前,进行了次市场调查。公司将新产品寄给十个代理商,并附意见调查表,要求对该产品给予评估并说明是否愿意购买。评估的因素有式样包装及耐久性。评分用分制,高分表示特性良好,仅有的从事比萨饼送货业务的两家公司之,其直接竞争对手是欧文公司,提供相同的产品与服务。另外麦当劳也是它的个重要竞争者。在过去的个月中,该公司的销售量价格,小镇上居民的人均收入,欧文公司产品的价格欧文以及麦当劳产品的价格麦当劳。假定下个月公司产品价格为,人均收入为元,欧文公司产品的价格,麦当劳产品的价格为,请预测该公司下个月的销售量。市场营销学第六章课件。有关统计术语与资料格式统计术语列联表主成分惯量和特征值卡方似然比卡方曼图汉斯泽鲁卡方法系数列联系,欧文公司产品的价格欧文以及麦当劳产品的价格麦当劳。假定下个月公司产品价格为,人均收入为元,欧文公司产品的价格,麦当劳产品的价格为,请预测该公司下个月的销售量。市场营销学第六章课件。第章市场研究的数据分析方法第节线性回归分析线性回归方程的基本模型线性回归方程从样本资料出发,般利用最小乘法,根据回归直线与样本数据点在垂直方向上的偏离程度最低的原则,进行回归方程的参数的求解。线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律,它通过定的数学表达式回归方程,来描述这市场营销学第六章课件.低分则较差。其中有位代理商没有表明自己的购买意愿。那么这些代理商是属于非购买组还是购买组以下是式样包装耐久性表中,式样包装和耐用性的标准化系数分别为。因而,式样是最重要的判别变量,其次是耐用性,最后是包装。之间也有关系。根据上面的结论,我们在进行市场细分制定营销战略方面可以充分利用这些信息。例如面向已婚家庭应重点推销中型家用车。而那些未婚份收入租房的消费者,因其经济条件方面的原因,他们难以成为轿车消费的目标顾客群。另外现没有适合双份收入已婚的消费者的车型,应考虑开发新车型满足他们的需求。随机误差限于