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回归分析 (Regression Analysis)
 

在对市场数据的分析中往往会看到变量与变量之间存在一定的相关关系,例如:某产品的价格和社会需求之间,服务满意度与服务之间都有密切的关系,销售额与产品价格水平之间的关系等,研究变量之间相互关系密切程度的分析为相关分析。如果在研究变量的相关分析时,把其中的一些因素作为所控制的变量,而另一些随机变量作为它们的因变量,确定这种关系的数理方法就称为回归分析。它常应用于满意度研究、消费者研究、市场预测以及一些专业技术研究等方面。

在实际运用中,回归分析根据变量的数目划分为二元变量回归和多元变量回归,回归的形式包括线性回归和非线性回归等。

通常,线性回归是常用的一种方法,二元线性回归的方程表示为:

Y = C + bX + e

其中: Y = 产出 (dependent variable /response variable) ; X = 输入变量 (independent variable / regressor) ; c = 常量 ( 当 x=0 时 ) ; b = 斜率; e = 误差 / 残差 (error / residual)

多元线性回归方程像线性回归一样,只不过有更多的独立变量,其线性方程表示为:

Y = c + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 + ... + e

多元回归被广泛运用在市场研究中,举例如下: (1) 咖啡市场中关键因素的确定; (2) 计算机客户满意度研究关键因素确定; (3) 社会研究中的使用。

案例 1 :找到关键的市场驱动因素 - 在上升的咖啡市场

案例 2 :计算机公司的客户满意关系

案例 3 :在市场 / 社会研究中,它通常表现出是 “ 先有鸡还是先有蛋的关系 ” ,你喜欢某件产品是因为它很时髦还是你认为因为你喜欢它才觉得它她时髦 ? 你喜欢一个公司是因为它有好的服务?或者你认为这个公司的服务很好只因为你喜欢这家公司 ( 或者公司其他方面的因素 ) 。


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