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文檔簡介

1、三種不同的數(shù)據(jù)類型案例介紹研究目標(biāo)消費(fèi)者對于不同類型手機(jī)的偏好數(shù)據(jù)來源對MBA學(xué)生的調(diào)查共1451個觀測值變量介紹實(shí)驗(yàn)設(shè)計數(shù)據(jù)讀入品牌效應(yīng)數(shù)碼相機(jī)地影響其他因素的印象游戲數(shù)量的影響如果我們用線性回歸由于方程兩邊數(shù)據(jù)類型不同，因此無法回歸但是若假設(shè)存在一個連續(xù)型變量“喜好程度”Z，則可以建立模型07score=+W7+07Z=+W7+建立Z和評分之間的關(guān)系112233441score=ZccZccZccZccZ如果2如果3如果4如果5如果定序回歸模型07=+W7+Z07077scoreW7W7W7kkkkPkP zcPcPcF7scoreW7kPkF因?yàn)橛兴缘玫綄τ诓煌膋有不同的截距Prob

2、it模型和Logit模型7scoreW7kPk 77expW7score1 expW7kkPkProbit模型和Logit模型17scoreW7kPk7logitscoreW7kPk用極大似然法進(jìn)行參數(shù)估計1771747W7=1scoreW7W7W71 51W7=5ikikikiikPkfkk 如果如果如果5score0711,W7inIkkiikLf50711log,scorelogW7nikiikLIkf密度函數(shù)變量的顯著性：Z檢驗(yàn)jjjT 0,1 0,7varjjjjjjNj 模型整體的顯著性：似然比檢驗(yàn)0070707,2maxlog,0max log,LL 0070707,2maxlog,02max log,LL 多變量 Probit 定序回歸10111213234567scoreW1=MotorolaW1=NokiaW1=SamsumW2W3W4W5W6W7PkIII模型整體的顯著性檢驗(yàn)變量的顯著性檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)90%的分位數(shù)是1.28標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)90%的分位數(shù)是1.28變量選擇2AICDeviancedf logBICDeviancendf預(yù)測分析使用Logit模型使用計算機(jī)進(jìn)行預(yù)測觀察一下預(yù)測的效果總結(jié)共有27個數(shù)據(jù)獲得了完全準(zhǔn)確的預(yù)測 共有43個數(shù)據(jù)的預(yù)測誤

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