На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Учебная и научная литература, Прочая образовательная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях

Автор
Дата выхода
21 октября 2017
🔍 Загляните за кулисы "Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Маргарита Акулич) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
В книге дано лаконичное описание большинства используемых в маркетинге методов и приведено пояснение, для чего они используются. Статистические методы являются для маркетинга одними из основных (если не самыми главными). Поэтому каждый маркетолог должен их знать хотя бы в общих чертах.
📚 Читайте "Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Имеет место очень сильная связь регрессионного анализа с анализом корреляционным, предусматривающим изучение направления и тесноты связи между количественно выраженными переменными. В анализе регрессионном исследуют форму зависимости между данными переменными. То есть при применении обоих методов осуществляют исследование одной и той же взаимосвязи, но с различных сторон, эти методы, в принципе, являются взаимодополняющими. Причем практикуется выполнение корреляционного анализа производить перед проведением анализа регрессионного.
Целью регрессионного анализа является цель предсказания (прогнозирования) ожидаемого усредненного значения результирующей переменной посредством соответствующего уравнения. В маркетинге довольно часто необходимо прогнозировать разные важные показатели (к примеру, объема продаж или прибыли, или числа клиентов и т.
2.2 Регрессионный анализ нелинейный. Регрессия категориальная
Регрессионный анализ нелинейный
Под регрессией нелинейной принято понимать регрессионную модель зависимости переменной результативной от одной либо нескольких переменных объясняющих, выражаемую в виде нелинейной функции. Нелинейная модель (как и линейная) может быть парной и множественной.
Нелинейная регрессия согласно ее целям и задачам подобна регрессии линейной. Отличие обусловливается лишь формой связей и методами оценивания параметров.
Оценивание параметров нелинейной регрессии может базироваться: на линеаризации уравнения благодаря подходящим преобразованиям и оценки его параметров посредством применения метода наименьших квадратов; на оценке параметров на базе метода максимального правдоподобия и применения процедур оптимизационных методов.
Регрессии нелинейные различают согласно: включаемым в эти регрессии предикторам (такие нелинейного вида регрессии являются линейными по параметрам); включаемым в регрессии предикторам и подвергаемым оценке параметрам.
Если функции являются нелинейными по переменным объясняющим, возможно сведение их к линейным посредством замены переменных.











