d9e5a92d

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ

strMacrocall=strMacrocall+COMPUTE Subscr=+LTrim(Str(CActiv(k)))++ _
TLTrim(Str(Income(j)))+++LTrim(Str(Age(i)))++RV.NORMAL(0,+Tr im(Str(StDeviat(i,j,k)))+).SvbCrLf
strMacrocall=strMacrocall+COMPUTE CActiv=+LTrim(Str(k))+
.SvbCrLf
strMacrocall=strMacrocall+COMPUTE Income=+LTrim(Str(j))+
.SvbCrLf
strMacrocall=strMacrocall+COMPUTE Age=+LTrim(Str(i))+
.SvbCrLf
strMacrocall=strMacrocall+End Case.SvbCrLf Next k Next j Next i
' производим одномерный дисперсионный анализ Call Plot(strMacrocall,Iterate)
'strCommand = strCommand + UNIANOVA Subscr by CActiv Income 'Age+vbCrLf 'strCommand = strCommand + /INTERCEPT = INCLUDE+vbCrLf 'strCommand = strCommand + /Print = HOMOGENEITY+vbCrLf 'strCommand = strCommand + /CRITERIA = ALPHA(.05)TvbCrLf 'strCommand = strCommand + /DESIGN = CActiv Income Age 'CAc-tiv*Income CActiv*Age Income*Age CActiv *Income*Age '.TvbCrLf 'strCommand = strCommand + EXEC.SvbCrLf 'objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False End Sub
Sub Plot(strMacrocall,Iterate)
' выводим значения переменных Dim strCommand As String
strCommand = strCommand + set errors=off.vbCrLf
strCommand = strCommand + Loop #i=l To+Str(Iterate)+.vbCrLf
strCommand = strCommand + strMacrocall
strCommand = strCommand + End Loop.SvbCrLf
strCommand = strCommand + End FILE.SvbCrLf
strCommand = strCommand + End Input PROGRAM.SvbCrLf
strCommand=st rCommandiRECODEvbCrLf
s t rCommand= s t rC ommand+S ub s c r
strCommand=strCommand+(lowest thru 0.5=1) (0.5001 thru 1 =2)
(1.0001 thru 1.5 =3) (1.5001 thru 2 =4) (2.0001 thru 2.5 =5)
(2.5001 thru HIGHEST =6).vbCrLf strCommand = strCommand + EXEC.vbCrLf objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False End Sub

Задание 2

Проведите одномерный дисперсионный анализ представленных данных. Исходная информация
_Скрипт SPSS_
Option Base 1 Sub Main
' Общее число наблюдений TotalNum=500 ' Общее число факторов TotalVar =5
'флажок, равны средние (одинаковое значение факторов) или нет
If Rnd(l)0.5 Then Equal=0 Else Equal=l
'флажок, равны дисперсии или нет
If Rnd(l)0.5 Then Disp=0 Else Equal=l
Equal=0
Disp=l
' задаем значения факторов для каждой из TotalVar переменных Dim Factor() As Single ReDim Factor(TotalVar)
For i=l To TotalVar
If Equal=l Then Factor(i)=Rnd (1) Else Factor(i)=l
Next і
Dim StDeviat() As Single ReDim StDeviat(TotalVar)
For i=l To TotalVar
If Disp=l Then StDeviat(i)=Rnd (l)+0.5 Else StDeviat(i)=1 Next i
' рисуем переменные
Dim strMacrocall As String
' создаем новый лист
objSpssApp.ExecuteCommands Input PROGRAM.SvbCrLf, False For i=l To TotalVar
strMacrocall=strMacrocall+COMPUTE Factor =+T rim (Str(i))+.TvbCrLf
strMacrocall=strMacrocall+COMPUTE De-pend=+Trim(Str(Factor(i)))++RV.NORMAL(0,+Trim(Str(StDeviat(i) ))+).SvbCrLf
strMacrocall=strMacrocall+End Case.vbCrLf Next i
Call Plot(strMacrocall,TotalNum)
'strCommand = strCommand + ONEWAY Depend by Factor.+vbCrLf
'strCommand = strCommand + EXEC.vbCrLf
'objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False
End Sub
Sub Plot(strMacrocall,TotalNum)
Dim strCommand As String
strCommand = strCommand + set errors=off.SvbCrLf
strCommand = strCommand + Loop #i=l
To+Str(TotalNum)+.SvbCrLf
strCommand = strCommand + strMacrocall
strCommand = strCommand + End Loop.SvbCrLf
strCommand = strCommand + End FILE.SvbCrLf
strCommand = strCommand + End Input PROGRAM.SvbCrLf
strCommand = strCommand + EXEC.SvbCrLf
objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False
End Sub

Тема 7. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ Задание 1

Для сегментации потребителей с точки зрения их стратегий по покупательскому и потребительскому поведению респондентам было предъявлено 30 вопросов. От респондентов требовалось оценить вероятность совершения того или иного действия по 11 бальной шкале, где
¦ 10 означало несомненно (99 из 100)
¦ 9 - почти уверен (9 из 10)
¦ 8- очень вероятно (8 из 10)
¦ 7 - вероятно
¦ 6 - высокая возможность
¦ 5 - довольно хорошая возможность
¦ 4 - достаточная возможность
¦ 3 - некоторая возможность
¦ 2- очень слабая возможность
¦ почти без шансов
¦ 0 - нет шансов
Произведите сегментацию потребителей по их оценке собственного покупательского поведения. Выделите основные кластеры потребителей.

Исходная информация

_Скрипт SPSS_
Option Base 1 Sub Main()
Dim strMacrocall As String TotalNum=500 ' задали длину интервала R = 10
'доверительная вероятность для дисперсии t = l. 5
' задали размерность пространства Nvars = 30
' задали число центров кластеров NCentroids = Int(Rnd(l) *10+1)
' Число наблюдений на кластер TotalClusterN=Int(TotalNum/NCentroids)


' CKO наблюдений вокруг центроидов StD=R/(2*(NCentroids+1)*t)
' генерируем координаты центров
Dim Centroid() As Single
ReDim Centroid(NCentroids, Nvars)
' создаем новый лист
objSpssApp.ExecuteCommands Input PROGRAM.vbCrLf, False For I = 1 To Nvars strMacrocall=
For k=l To NCentroids
' генерируем координату центроида
Centroid(k, I)=Int(Rnd(1) *10+1)
' генерируем координаты точек вокруг центроида strMacrocall=strMacrocall+COMPUTE Var+LTrim(Str(I))+=RV.NORMAL(+LTrim(Str(Centroid(k,
I)))+,+LTrim(Str(StD))+).
strMacrocall=strMacrocall+vbCrLfEnd Case.
If k NCentroids Then strMacrocall=strMacrocall+vbCrLf Next k
Call Plot(strMacrocall,TotalClusterN)
Next I
' приводим к анкетному виду For j=l To Nvars Call Anketa(j)
Next j End Sub
Sub Plot(strMacrocall,Iterate)
Dim strCommand As String
strCommand = strCommand + set errors=off.SvbCrLf strCommand = strCommand + Loop #i=l To +Trim(Str(Iterate))+.SvbCrLf strCommand = strCommand + strMacrocallvbCrLf strCommand = strCommand + End Loop.SvbCrLf strCommand = strCommand + End FILE.SvbCrLf strCommand = strCommand + End Input PROGRAM.SvbCrLf strCommand = strCommand + EXEC.SvbCrLf 'MsgBox strCommand
objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False End Sub
Sub Anketa(j)
strCommand=strCommand+COMPUTE
Var+LTrim(Str(j))+=TRUNK(VAR+LTrim(Str(j))+).vbCrLf strCommand=st rCommand+RECODEvbCrLf strCommand=strCommand+VAR+LTrim(Str(j))SvbCrLf strCommand=strCommand+(lowest thru 1=1) (11 thru highest
=11).SvbCrLf
strCommand = strCommand + Execute .vbCrLf objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False End Sub

Задание 2

Условия те же, но число наблюдений TotalNum задайте равным 50, размерность пространства Nvars = 3 и доверительный интервал t=0.5 и воспользуйтесь иерархическим кластерным анализом.

Тема 8. ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ Задание 1

Был проведен опрос 500 респондентов, которые оценили конкретный магазин, предоставляющий скидки (дискаунтер, discount store) с помощью семантического дифференциала по 7-бальной шкале. От респондентов требовалось высказать согласие с тем или иным вариантом.___

/1/2/3/4/5/6/7/
1 Хороший сервис //////// Плохой сервис
2 Продавцы готовы помочь //////// Равнодушные
продавцы
3 Враждебный персонал //////// Дружелюбный
персонал
4 Чисто //////// Грязно
5 Неприятный магазин //////// Приятный магазин
6 Легко вернуть покупки //////// Трудно вернуть покупки
7 Слишком много служащих //////// Слишком мало служащих
8 Привлекателен для состоятельных покупателей //////// Непривлекателен для состоятельных покупателей
9 Неудобное расположение //////// Удобное расположение
10 Высокое качество
товаров		 //////// Низкое качество товаров
11 Можно сделать удачную покупку //////// Нельзя сделать хорошую покупку
12 Высокие цены //////// Низкие цены
13 Хорошие консультанты //////// Плохие консультанты
14 Большой товарооборот //////// Низкий товарооборот
15 Разумная цена на товары //////// Неразумная цена на товары
16 Плохой магазин //////// Хороший магазин
17 Персонал не давит на покупателя //////// Персонал давит на покупателя
18 Привлекательный
магазин		 ////////
19 Непривлекательный
магазин		 //////// Привлекательный магазин
20 Неудобные дисплеи //////// Удобные дисплеи


21 Неограниченный выбор товаров //////// Узкий выбор товаров
22 Можно много купить //////// Много не купишь
23 Легко найти то, что тебе нужно //////// Трудно найти то, что тебе нужно
24 Плохая планировка //////// Удобная планировка
25 Продажи хорошо организованы //////// Продажи плохо организованы
26 Неопрятный //////// Опрятный
27 Большой магазин //////// Маленький магазин
28 Много рекламы //////// Мало рекламы
29 Быстрое обслуживание //////// Медленное обслуживание
Используя факторный анализ, выявите основные факторы, стоящие за ответами респондентов и произведите сегментацию (посредством кластерного анализа) в пространстве факторов.
Исходная информация
_Скрипт SPSS_
Sub Main()
Dim strMacrocall As String Dim strCommand As String
' задаем матрицу факторных нагрузок Dim Matrix(1 To 5,1 To 29) As String
' обратите внимание, после каждой строки стоит пробел, десятки отделяются точками
StrData$ = 0.79 0.75 0.74 0.59 0.58 0.56 0.53 0.46 0.36 0.34
0.02 -0.03 0.35 0.3 0.17 0.41 -0.2 -0.02 0.19 0.33 0.09 0 0.36 -0.02 0.2 0.38 -0.2 0.03 0.3
StrData$ = StrData$ + -0.15 0.03 0.07 0.31 -0.15 -0.23 0.00 -0.06 -0.30 -0.27 -0.88 -0.74 -0.67 -0.67 -0.52 -0.47 -0.30 -0.10 0.03 -0.15 0.00 0.20 -0.16 -0.05 0.15 -0.12 0.15 -0.20 -0.16 StrData$ = StrData$ + 0.06 0.04 0.17 0.34 0.48 0.13 0.02 0.25 -0.02 0.31 0.09 0.14 -0.05 0.01 0.11 0.47 -0.28 0.75 0.67 0.61 0.29 0.00 0.10 0.25 0.27 0.45 0.06 0.07 0.00
StrData$ = StrData$ + 0.12 0.13 0.09 0.15 0.26 -0.03 0.23 0.00 -0.19 0.12 0.10 0.00 0.10 -0.08 -0.02 0.12 -0.03 0.26 0.34 0.15 -0.03 0.70 0.57 0.54 0.52 0.49 0.07 0.09 0.25
StrData$ = StrData$ + 0.07 0.31 -0.14 -0.25 0.10 -0.03 0.37 0.17 0.03 0.25 0.03 0.13 0.14 0.16 -0.03 0.11 -0.05 0.24 -0.20 0.01 0.10 0.01 -0.17 0.16 -0.34 -0.65 0.42 -0.33
Length = Len(StrData$)
For L = 1 To Length
If Mid(StrData$, L, 1) = Then Num = Num + 1 Next L
For i = 1 To 5 For j = 1 To 29
Position = InStr(StrData$, )
StrNum$ = Left(StrData$, Position)
StrData$ = Right(StrData$, Len(StrData$) - Position)
Matrix(i, j) = StrNum$
Next j Next i
' создаем новый лист
objSpssApp.ExecuteCommands Input PROGRAM.SvbCrLf, False
' рисуем 5 случайных перменных для факторов For j=l То 5
strMacrocall=COMPUTE Fctr+LTrim(Str(j))+=RV.NORMAL(0,1). Call ErrorFactor(strMacrocall)
Next j
' рисуем непосредственно переменные For j=l To 29
strMacrocall=COMPUTE Var+LTrim(Str(j))+ =
For i=l To 5 strMacro-
call=strMacrocall+Fctr+LTrim(Str(i)) + *+Matrix(i,j)++
Next i
strMacrocall=Left(strMacrocall,Len(strMacrocall)-1)++RV.NORMAL(0,0.3)
Call Plot(strMacrocall)
Next j
' приводим к анкетному виду For j=l To 29 Call Anketa(j)
Next j
' обработка факторным анализом. Здесь мы привели пример строки синтаксиса, который
'может использоваться для автоматической обработки. Для более полного анализа лучше
'воспользоваться пунктами меню или расширить набор опций в синтаксисе
strCommand = Factor /VARIABLES varl to var29. objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False
End Sub
Sub ErrorFactor(strMacrocall)
Dim strCommand As String
strCommand = strCommand + set errors=off.vbCrLf
strCommand
strCommand
strCommand
strCommand
strCommand
strCommand
strCommand
strCommand + Loop #i=l To 500.vbCrLf strCommand + strMacrocallvbCrLf strCommand + End Case.SvbCrLf
strCommand + End Loop.SvbCrLf strCommand + End FILE.SvbCrLf strCommand + End Input PROGRAM.SvbCrLf strCommand + EXEC.SvbCrLf objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False End Sub
Sub Plot(strMacrocall)
Dim strCommand As String
strCommand = strCommand + strMacrocallvbCrLf strCommand = strCommand + EXEC.vbCrLf objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False End Sub
Sub Anketa(j ) strCommand=compute
Var+LTrim(Str(j))+=Var+LTrim(Str(j))+*1.5+3.5.vbCrLf strCommand=strCommand+COMPUTE
Var+LTrim(Str(j))+=TRUNK(VAR+LTrim(Str(j))+).vbCrLf strCommand=st rCommand+RECODEvbCrLf strCommand=strCommand+VAR+LTrim(Str(j))vbCrLf strCommand=strCommand+(lowest thru 1=1) (7 thru highest
=7).vbCrLf
strCommand = strCommand + Execute .vbCrLf objSpssApp.ExecuteCommands strCommand , False End Sub
Тема 9. АНАЛИЗ СООТВЕТСТВИЙ (CORRESPONDENCE ANALYSIS) Задание 1
Исследовались данные о восприятии различных магазинов (Hauser and Koppelman study). Респондентов (802 человека) просили согласиться или нет с рядом утверждений относительно следующих магазинов: Chicago Loop {1}, Eden’s Plaza {2}, Golf Mill {3}, Korvette City {4} и Woodfield{5}.
Утверждения следующие:
Согласны ли вы с тем, что для данного магазина характерен
- приемлемый уровень цен {1}
- престижность { 2 }
- хороший уровень обслуживания { 3 }
- удобное расположение { 4 } - широкий ассортимент товаров { 5 }
Респонденты могли согласиться или не согласиться с любым из утверждений. Данные были закодированы: коды заключены в скобки { } . Кодировали только положительные ответы.
Задача состоит в том , чтобы по собранным данным построить карту восприятий магазинов. Это позволит определить конкурентные особенности каждой торговой системы и разработать адекватную маркетинговую стратегию.
В силу того, что данные очень громоздкие (802 строк по 2 столбца) задайте их с помощью Excel. Для этого запустите представленный ниже макрос в редакторе Visual Basic. Данный макрос позволяет воссоздавать из таблицы сопряженности исходные данные. Получится таблица, которую затем необходимо скопировать в SPSS.

Исходная информация

VBA Excel
Sub Correspond!)
Dim Crosstab(0 To 5, 0 To 5) As Integer
For k=l to 5
Crosstab(0, k) = k Crosstab(k, 0) = k Next k

Crosstabi :i, 1) = 56
Crosstabi :i, 2) = 42
Crosstabi :i, 3) = 38
Crosstabi :i, 4) = 32
Crosstabi :i, 5) = 35
Crosstabi ! 2, 1) = 65
Crosstabi ! 2, 2) = 43
Crosstabi ! 2, 3) = 14
Crosstabi ! 2, 4) = 25
Crosstabi ! 2, 5) = 45
Crosstabi ! 3, 1) = 38
Crosstabi ! 3, 2) = 20
Crosstabi ! 3, 3) = 8
Crosstabi ! 3, 4) = 15
Crosstabi ! 3, 5) = 24
Crosstabi [4, 1) = 18
Crosstabi [4, 2) = 30
Crosstabi [4, 3) = 25
Crosstabi [4, 4) = 18
Crosstabi [4, 5) = 8
Crosstabi ! 5, 1) = 54
Crosstabi ! 5, 2) = 34

Crosstab(5, 3) = 65 Crosstab(5, 4) = 23 Crosstab(5, 5) = 27
Cells(1, 1).Value = Shop
Cells(1, 2).Value = Brand
LastN = 1 For i = 1 To 5
Prof_Name = Crosstab(i, 0)
For j = 1 To 5
Nij = Crosstab(i, j)
Marka = Crosstab(0, j)
For N = 1 To Nij
Cells(N + LastN, 1).Value = Prof_Name Cells(N + LastN, 2).Value = Marka Next N
LastN = LastN + Nij Next j Next i End Sub

Тема 10. МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ Задание 1

Респонденты оценили напитки по ряду атрибутов по 5-бальной шкале. Постройте карту восприятий для отдельных факторов.

Сделайте вывод о схожести напитков между собой. Дайте содержательную интерпретацию осям на карте.

Исходная информация
Расслабляющий Приносящий
энергию		 Сочетающийся с едой Полезный
для здоровья		 Сладкий
Томатный сок 3 3 4 4 2
Апельсиновый сок 2 4 2 5 1
Холодное молоко 1 2 3 5 2
Вода 1 2 5 3 1
Горячий чай 3 2 4 4 4
Г орячий шоколад 4 4 4 2 5
Лимонад 2 3 3 1 4
Горячий кофе 1 5 3 2 3
Бульон 4 5 5 4 2
Алкогольный коктейль 5 2 3 1 4

Задание 2

Постройте карту восприятия уже не напитков, а атрибутов. Проанализируйте взаимосвязь между атрибутами.

Тема 11. ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ Задание 1

Фирма заинтересована в исследовании конкурентоспособности своего нового продукта. Необходимо выяснить относительную важность 4 характеристик продукта (А,В,С и D), то как они влияют на потенциальную оценку покупателем привлекательности товара.

Рейтинг, представленный ниже, являет собой оценку 12 потенциальными покупателями 4 характеристик продукта и содержит решение купить или не купить данный продукт. Шкала, с помощью которой измерение качеств, изменяется от 0 (очень плохо) до 10 (великолепно)

Исходная информация
п/п Купит/не купит А В С D
1 1 9 8 7 6
2 1 7 6 6 5
3 1 10 7 8 2
4 1 8 4 5 4
5 1 9 9 3 3
6 1 8 6 7 2
7 1 7 5 6 2
8 0 4 4 4 6
9 0 3 6 6 3
10 0 6 3 3 4
11 0 2 4 5 2
12 0 1 2 2 1

Задание 2

В этом примере факт владение мороженицей (freezer) определяется 3 переменными: размер семьи (size), доход (income) и
In this example freezer ownership [cat] is determined by family size [size] and real disposable monthly income [income].
Freezer:
1 = есть мороженица
2 = нет

Исходная информация
freezer size income dat
1 2 1 2500 1
2 2 2 3000 1
3 2 2 4000 1
4 2 5 4500 1
5 2 4 5000 1
6 2 2 5500 1
7 1 4 6000 1
8 1 4 7000 1
9 1 2 8500 1
10 1 4 10000 1
11 2 1 2500 2
12 1 2 3000 2
13 2 2 4000 2
14 2 5 4500 2
15 1 4 5000 2
16 2 2 5500 2
17 2 4 6000 2
18 1 4 7000 2
19 1 2 8500 2
20 2 4 10000 2

Тема 12. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Задание 1

Имеются данные по объемам продаж (Y), затратам на рекламу (XI), затратам на дистрибуцию (Х2) и затратам на внедрение корпоративной ERP (ХЗ).
Требуется оценить влияние указанных факторов на изменение объема продаж и построить уравнение регрессии.
Исходная информация

XI Х2 ХЗ Y XI Х2 ХЗ Y
1 9 18 0,5 141 26 10 19 0,4 141
2 12 17 0,6 144 27 9 17 0,4 143
3 12 14 0,5 146 28 10 18 0,5 142
4 12 18 0,6 144 29 10 16 0,3 144
5 10 17 0,6 142 30 8 16 0,4 143
6 11 18 0,5 143 31 11 17 0,5 144
7 11 18 0,4 143 32 8 20 0,5 140
8 8 18 0,5 142 33 10 16 0,5 143
9 11 17 0,7 144 34 11 13 0,6 147
10 10 19 0,6 142 35 12 16 0,5 144
11 10 19 0,6 142 36 10 17 0,5 143
12 10 16 0,6 143 37 9 15 0,6 144
13 9 17 0,6 142 38 11 17 0,6 143
14 10 19 0,5 142 39 11 17 0,5 143
15 9 17 0,4 143 40 10 18 0,5 143
16 11 18 0,5 143 41 11 15 0,6 145
17 10 16 0,5 144 42 10 19 0,5 141
18 10 17 0,4 143 43 9 17 0,5 143
19 9 15 0,6 144 44 9 16 0,5 143
20 10 17 0,4 143 45 11 16 0,5 144
21 10 18 0,6 143 46 10 17 0,4 143
22 10 17 0,4 143 47 11 18 0,4 143
23 10 18 0,6 143 48 9 18 0,5 142
24 9 18 0,5 142 49 12 14 0,5 146
25 10 15 0,6 144 50 9 19 0,6 141

Задание 2

Для исследования лояльности потребителей было проведено исследование. В качестве факторов выделили цену(ргісе) и качество (quality).

Если респондент переключился на другую марку при изменении факторов, то его кодировали значением 1, если остался верен прежнему бренду, то кодировали 0. Постройте логистическую регрессию лояльности по цене и качеству.
Исходная информация

Swich price quality Swich price quality
1 0 10,8 55 51 0 12,9 70
2 0 10,9 55,9 52 1 13,5 61,9
3 1 12,9 49,4 53 0 10,9 66,8
4 1 13,9 69,9 54 1 16 52,8
5 0 11,4 63,5 55 0 10,6 82,5
6 0 6,7 63 56 0 11,4 68.3


7 1 12,6 50,4 57 0 7,7 54,2
8 1 12,4 79,9 58 1 14,3 59,6
9 1 14,1 56,9 59 0 10,3 69,2
10 0 9,9 57,8 60 1 10,4 63
11 0 10 76,7 61 0 12,1 62,6
12 0 10,4 64 62 1 17,1 55,8
13 0 10,9 64,4 63 0 9,9 53,9
14 1 17,3 64,8 64 0 12,1 58.1
15 1 13 72,5 65 1 15,1 69,1
16 0 11,3 55,5 66 0 6,7 67,9
17 0 5,6 57,2 67 0 11,6 76,1
18 0 9,3 56,2 68 1 14 56,9
19 1 14,8 61,8 69 0 12,2 75,1
20 1 16,5 58 70 1 11,3 61,1
21 0 12,6 77,2 71 0 12,4 78,2
22 1 11,5 69,6 72 0 9,2 48,7
23 0 12,8 56,5 73 1 15,6 57,3
24 0 12,5 65,5 74 1 14,5 49
25 0 7,7 49,2 75 1 12,9 63,1
26 1 14,4 68.1 76 1 15,3 68,7
27 1 14,5 59,3 77 1 15,6 71,3
28 0 8,2 66,1 78 0 7 47
29 0 8.9 61,3 79 0 9,2 64,6
30 0 5,5 54,7 80 1 14,9 59,9
31 1 12,8 72,3 81 1 16,6 59,7
32 1 16 56,5 82 0 10,9 58.3
33 1 15 59,6 83 1 14,8 65,2
34 0 10 49,3 84 0 10,2 58.2
35 1 13,3 63,5 85 1 14,3 76,4
36 1 14,5 62,2 86 1 19,7 67,9
37 0 10,3 55,5 87 1 14,4 65,4
38 0 9,4 74,7 88 0 13,8 57,1
39 0 8.9 53,3 89 1 15,2 69
40 0 8.3 85,2 90 1 12,9 54,8
41 0 7,2 57,2 91 0 12,3 43,3
42 1 12,9 71,4 92 0 11,4 61,3
43 0 7,5 52,6 93 0 8,7 53,5
44 1 12,7 62 94 0 8,3 54,3
45 0 10,5 57,1 95 0 10,4 71,8
46 0 11 55,4 96 0 7,7 60,7
47 1 17,4 67,5 97 0 11,1 59,7
48 0 8.5 63,1 98 0 8.4 54,5
49 1 14,6 52,1 99 0 12,4 77,6
50 0 10 57,4 100 1 11 69,1

Задание 3

Условие аналогично Заданию 1. Постройте регрессию Y по XI и Х2.
Проверьте, соблюдаются ли условия Гаусса-Маркова, если нет, то воспользуйтесь обобщенным методом наименьших квадратов.

Исходная информация
хі х2 Y хі х2 Y
1 8,55 26.89 172,29 51 8,92 28.4 170.08
2 10,36 29.89 173,49 52 10,99 29,69 173,12
3 11,05 29,77 167,76 53 10,75 27,39 185.81
4 10,47 30,14 166,36 54 8.9 26,49 170,48
5 6,18 23,91 172,33 55 11,9 31,26 175,3
6 8,22 27,98 168,96 56 13.83 33,91 175,32
7 8,52 26.86 164,73 57 8,56 26,91 167,79
8 10,58 28,35 176,87 58 9,93 28,84 176,1
9 9,99 29,45 178,57 59 9 28,77 177,98
10 10,75 30,02 169.28 60 10,23 30,33 177,58
11 9,53 28,06 181.85 61 13,08 30,91 185,67
12 6,69 26,63 169,8 62 11,29 31,85 184,24
13 10,24 28.5 169,35 63 6,51 24,74 163,16
14 12,53 31,29 174,64 64 7,93 27,32 167,2
15 13,37 31,09 168,59 65 13,75 33,33 177,16
16 11,16 30,24 178,08 66 9,57 28,43 169,36
17 7,4 25,32 168,4 67 11,11 31,49 164,94
18 13,1 33,39 174,29 68 10,79 30,02 169,24
19 11,34 29,92 157,91 69 6,62 25,83 163,04
20 6,3 26.85 166,51 70 9,04 27,91 180,4
21 10,14 27,82 169,06 71 9,11 28,9 170,28
22 13,61 33,64 177,73 72 10,13 30,39 176,66
23 12,17 30,94 175,62 73 7,68 27,71 173,21
24 12,78 30,94 187,08 74 7,29 27,03 170,23
25 10.89 29,27 171,29 75 8,97 29,47 159,37
26 9,34 30 179,76 76 8.9 27,83 173,77
27 12,6 29,47 176.85 77 13,07 30,75 180,47
28 6,11 24,44 167,2 78 12.83 31,67 174,25
29 11,34 30,61 189,2 79 10,2 26,5 159,97
30 10.83 30,72 169,74 80 10,01 27,53 171,46
31 9,69 27,04 165,46 81 9,28 28,75 182,64
32 10,11 28,36 166.68 82 10,18 27.88 174,44
33 8,61 27,48 173,96 83 6,11 23,55 172,23
34 7,15 26,71 171,76 84 8,26 25,46 170,23
35 11,14 30,23 176,72 85 10,38 29,23 158,13
36 11,74 29,15 174 86 13,25 30,42 179,91
37 9,52 28,55 175,7 87 11,91 29,96 172,13
38 10,51 29,39 171,75 88 8 27,4 171,62
39 9,96 29,92 173,54 89 10,22 30,42 179,12
40 9,63 29,51 167,95 90 9,6 29,61 171,33
41 9,95 28,45 162,42 91 13,76 33,54 179,41
42 5,03 26,62 163,82 92 10,97 30,82 176,04
43 8.8 28,99 173,28 93 10,15 27,36 168,33
44 9,36 29,15 167,82 94 9,67 29,21 165,64
45 7,9 26,46 169,37 95 11,11 30,02 174,25
46 5,36 23,23 163,12 96 6.86 25,91 172,59
47 8,35 25,69 159,5 97 12,02 30,35 184,17
48 12,75 30,22 183,13 98 12,45 32,61 187,84
49 10,47 30,32 166,64 99 1U 30,02 172,59
50 11,42 31,02 171,64 100 9,48 27,91 163,18

Тема 13.СОВМЕСТНЫЙ (CONJOINT) АНАЛИЗ Задание 1

Производитель автомобильных батарей хочет исследовать важность для потребителя следующих факторов:
¦ Цена.
¦ Длина гарантии.
¦ Тот факт, что батареи требуют (или не требуют) воды.
Респондентам выдали карточки с описанием батарей и просили проранжировать по предпочтительности. Результаты опроса одного из респондентов представлены ниже. Вы

явите полезность для данного респондента перечисленных факторов.
_Исходная информация __

профиля		 цена Длина гарантии Поддержка Рейтинг
1 $45 48 months no water needed 1
2 $45 60 months add once a year 2
3 $60 lifetime add once a year 3
4 $30 48 months add once a year 4
5 $60 60 months no water needed 5
6 $30 60 months add water as needed 6
7 $45 lifetime add water as needed 7
8 $60 48 months add water as needed 8
9 $30 lifetime no water needed 9

Задание 2

Респонденты оценивали хлебные завтраки по параметрам: марка, волокнистая структура, содержание сахара, наличие игрушки вместе с завтраком, цена.
Было составлено 16 карточек. Одно из них представлена ниже. Респонденты по 100 бальной системе оценили предложенные варианты.

Выявите полезность для данного респондента перечисленных факторов.

Исходная информация
Brand Sugar Fibre Fat Toys Price Рейтинг
1 Kellogg high high high no -10,0% 58
2 Uncle Tobys low low high no 10,0% 28
3 Sanitarium low high high no -30,0% 52
4 No Frills high low high no 30,0% 13
5 Kellogg low high high yes 10,0% 34
6 Uncle Tobys high low high yes -10,0% 64
7 Sanitarium high high high yes 30,0% 28
8 No Frills low low high yes -30,0% 49
9 Kellogg high low low no -30,0% 73
10 Uncle Tobys low high low no 30,0% 63
11 Sanitarium low low low no -10,0% 47
12 No Frills high high low no 10,0% 68
13 Kellogg low low low yes 30,0% 29
14 Uncle Tobys high high low yes -30,0% 96
15 Sanitarium high low low yes 10,0% 43
16 No Frills low high low yes -10,0% 84

ЛИТЕРАТУРА

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Теория вероятностей и прикладная статистика. -М., 2001 Т.1.
2. Айвазян С.А. Основы эконометрики. - М.,2001 Т.2.
3. Боровиков В. Statistika: искуство анализа данных на компьютере. -Спб, 2002.
4. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. -Спб, 2002.
5. Девятко И.Ф. Методы социологического исследования. -М., 2002.
6. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы,-М„ 2000.
7. Костерин А.Г. Практика сегментирования рынка. -Спб., 2002.
8. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. -М., 2003.
9. Малхотра Н.К. Маркетинговые исследования.

Практическое руководство.-М.,2002.
10. Мангейм Дж.Б., Рич Р.К.

Политология. Методы исследования: Пер. с англ. /
11. Теория статистики/ под ред.

Р.А. Шмойловой - М., 2002.
12. Толстова Ю.Н.

Измерения в социологии. -М., 1998.
13. Тюрин Ю.Н.,Макаров А.А.

Анализ данных на компьютере. -М., 2003.
14. Черчилль Г.А.

Маркетинговые исследования. - Спб, 2000.



Содержание раздела