Регрессионный, дисперсионный и ковариационный анализ [c.457]
Глава 15. Вариационный ряд, сопряженности признаков и проверка гипотез Глава 16. Дисперсионный и ковариационный анализ Глава 17. Корреляция и регрессия Глава 18. Дискриминантный анализ Глава 19. Факторный анализ Глава 20. Кластерный. -. Hi [c.499]
Дисперсионный и ковариационный анализ [c.541]
Многомерный дисперсионный и ковариационный анализ канонической корреляции Множественный [c.541]
Опишем методы выполнения дисперсионного и ковариационного анализа и обсудим их соотношение с другими методами проверки связей. Затем опишем однофакторный дисперсионный анализ, самый простой из этих методов, следом за ним — многофакторный дисперсионный и ковариационный анализ. Особое внимание мы уделим вопросам интерпретации результатов, а именно, взаимодействию факторов, их относительной важности и множественным сравнениям. Мы широко осветим некоторые специальные темы, такие как повторные измерения в дисперсионном анализе, неметрический дисперсионный анализ и многомерный дисперсионный анализ. Рассмотрим примеры, иллюстрирующих применение дисперсионного анализа. [c.604]
Глава 16. Дисперсионный и ковариационный анализ 607 [c.607]
Глава Дисперсионный и ковариационный анализ 619 [c.619]
Обсудите сходства и различия между дисперсионным и ковариационным анализами, [c.635]
В главе рассматривались взаимосвязи между дисперсионным и ковариационным анализом, а также регрессией. В главе вы познакомитесь с регрессионным анализом, объясняющим вариацию в доли рынка, продажах, предпочтении торговой марке и других маркетинговых результатах, получаемых при управлении такими маркетинговыми переменными, как реклама, цена, распределение и качество продукции. Однако прежде чем приступить к изучению регрессии, мы рассмотрим парную корреляцию и частный коэффициент корреляции, лежащие в основе регрессионного анализа. [c.640]
ДИСПЕРСИОННЫЙ И КОВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕГРЕССИИ [c.672]
Можно использовать категориальные переменные как предикторы путем их кодирования как фиктивных переменных. Множественная регрессия с фиктивными переменными предоставляет общий метод для выполнения дисперсионного и ковариационного анализа. [c.678]
В главе 15 мы изучали методы проверки различий между двумя средними или двумя медианами разных выборок. В этой главе мы рассмотрим что делать в том случае, если маркетолог имеет дело с большим числом средних или медиан. Такого рода методы называют дисперсионным анализом и ковариационным анализом. Несмотря на то, что обычно их используют для анализа экспериментальных данных, они также полезны для анализа результатов опроса или данных наблюдений. [c.604]
Статистические методы можно разделить на две группы 1) традиционные (средних и относительных величин, индексный, обработки рядов динамики) 2) математико-статистические (корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, ковариационный анализ, кластерный анализ). [c.24]
Хотя в методе главных компонент и факторном анализе используется дисперсионно-ковариационная матрица, они отличаются от анализа дисперсии — математического ожидания, рассмотренных в гл. 4 и 9, тем, что анализ дисперсии — математического ожидания измеряет общую изменчивость группы переменных без определения особого вклада подгруппы переменных в эту изменчивость. Метод главных компонент определяет и ранжирует подгруппы по их вкладу в совокупную изменчивость. Каждая из этих подгрупп — это "главная компонента" и определяется степенью ковариации между компонентами подгруппы. Вклад каждой из главных компонент в совокупную изменчивость ранжируется согласно совокупной дисперсии подгруппы. [c.494]
Факторный анализ (ФА) представляет собой иной способ толкования структуры дисперсионно-ковариационной матрицы. Чтобы уяснить использование ФА, мы должны начать с более близкого рассмотрения понятия дисперсии. Совокупную дисперсию портфеля разделяют на систематическую и несистематическую. Систематическая дисперсия (риск) — это такой риск, от которого нельзя избавиться при помощи диверсификации, в то время как от несистематического риска можно избавиться. (Диверсификация — это внесение в портфель новых активов, имеющих коэффициент корреляции с уже входящими в портфель активами, максимально близкий к -1). По сути систематический риск — это общий риск для всех активов в портфеле, в то время как несистематический риск уникален для каждого отдельного инструмента. [c.310]
В разделе III решаются те же задачи, что и в разделе II, но в ситуации, когда в качестве объясняющих переменных выступают неколичественные или одновременно неколичественные и количественные признаки (дисперсионный и ковариационный анализ). [c.7]
Разделы многомерного статистического анализа, составляющие математический аппарат статистического исследования зависимостей, формировались и развивались с учетом специфики анализируемых моделей, обусловленной в первую очередь природой исследуемых переменных. Так, изучение зависимостей между количественными переменными обслуживается регрессионным и корреляционным анализами и анализом временных рядов (гл. 1 —12, 14), изучение зависимостей количественного результирующего показателя от неколичественных или разнотипных объясняющих переменных — дисперсионным и ковариационным анализами, моделями типологической регрессии (гл. 13) для исследования зависимостей в условиях активного эксперимента служит теория оптимального планирования экспериментов [2, 3, 136] наконец, для исследования системы зависимостей, в которых одни и те же [c.54]
Если есть только одна зависимая переменная, используются такие методы как дисперсионный и ковариационный анализ, регрессионный анализ, дискриминантный анализ и совместный анализ. Однако, если имеется больше одной зависимой переменной, следует воспользоваться многомерными методами анализа дисперсионным и ковариационным, методом канонической корреляции и множественным дис-криминантным анализом. При применении методов взаимозависимости (interdependent te hniques) переменные не подразделяются на зависимые и независимые напротив, исследуется весь набор взаимозависимых взаимосвязей. [c.541]
Во всех этих методах анализа используется метрическая зависимая переменная. Дисперсионный и ковариационный анализ может включать несколько независимых переменных (степень использования продукта, лояльность к торговой марке, отношение, важность). Более того, одна из независимых переменных должна быть категориальной и категориальные переменные могут иметь больше двух уровней (в нашем примере степень использования продукта имеет четыре уровня). С другой стороны, предназначен для использования в случае с единственной бинарной независимой переменной. Например, различие в предпочтениях товара у лояльных и нелояльных респондентов можно узнать, выполнив проверку с помощью Регрессионный анализ, подобный дисперсионному и ковариационному, также может включать несколько независимых переменных. Однако все независимые переменные, в основном, измеряются интервальной шкалой, хотя бинарные или категориальные переменные могут приспосабливаться к анализу за счет введения фиктивных (dummy) переменных. Например, связь между предпочтением продукта Total ereal, отношением к составу продукта и важностью завтрака можно изучить с регрессионного анализа. [c.607]
Ниже рассматриваются такие вопросы регрессионного анализа, как пошаговая регрессия, неарность, относительная важность независимых переменных (предикторов) и перекрестная проверка. Мы опишем регрессию с фиктивными переменными и использование этой процедуры для выполнения дисперсионного и ковариационного анализа. Рассмотрим на применение регрессионного анализа. [c.641]
Ковариационный анализ, сочетающий свойства дисперсионного анализа, предназначенного для изучения влияния на результативный признак качественных признаков1, и регрессионного анализа, предназначенного для изучения связей количественных признаков, обеспечивает построение по специальным алгоритмам так называемой средней формы уравнения регрессии. [c.133]
Математико-статистические методы изучения связей корреляционный анализ, регрессионный анализ, дисперсионный анализ, факторный анализ, метод главных компонент, ковариационный анализ, метод объекто-периодов, кластерный анализ и др. 58 [c.58]
Смотреть страницы где упоминается термин Дисперсионный и ковариационный анализ
: [c.19] [c.630] [c.631] [c.631] [c.631] [c.631]Смотреть главы в:
Прикладная статистика Исследование зависимостей -> Дисперсионный и ковариационный анализ
Маркетинговые исследования Издание 3 -> Дисперсионный и ковариационный анализ