Реферат: Корреляционно-регрессионный анализ в системе маркетинговых исследований - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Корреляционно-регрессионный анализ в системе маркетинговых исследований

Банк рефератов / Маркетинг и реклама

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Microsoft Word, 91 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

Министерство Образования Республики Беларусь Женский Институт ЭНВИЛА Реферат по курсу «Маркетинговые исследовани я» на тему «Корреляционно-регрессионны й анализ в системе маркетинговых исследований» Минск 2007 ПЛАН 1. Общие положения 2. Корреляция (понятия, методика, экономический смысл) 3. Регрессия (понятия, методика, экономический смысл) Корреляция и регрессия - это методы входящие в группу экономико-математи ческих методов, используемых при проведении маркетинговых исследовани й. Они используются для установления взаимосвязей между группами перем енных, описывающих маркетинговую деятельность. Но действие корреляции и регрессии затруднено в связи с: - сложностью объекта изучения, нелинейностью маркетинговых процессов, в ременными лагами; - сложностью измерения маркетинговых переменных. Трудно измерить реакц ию потребителей на определенные стимулы, например рекламу; - неустойчивостью маркетинговых взаимосвязей, обусловленной изменения ми вкусов, привычек, оценок и др. В условиях глубоких и быстрых изменений внешней среды математическая м одель не в состоянии предсказать влияние изменения, которое изначально не было в ней учтено. Математическая модель не способна к импровизации и не может приспособиться к изменениям внешней среды. Расчет корреляций и расчет регрессий - это два последовательных этапа од ного и того же анализа данных, который в маркетинге принято называть кор реляционно-регрессионным анализом. Они выполняются в аналитическом ре жиме, который предназначен, в первую очередь, для обеспечения последоват ельного режима правильной постановкой задачи и наиболее подходящей вы боркой из имеющихся данных. Исследователь, применяющий корреляционно-р егрессионный анализ, отбирает наиболее адекватные и представительные территории, периоды времени, объекты исследования, виды факторов и т.д. Ан алитический режим имеет заданный "вход" - исходную постановку задачи и вы борку из данных - и "выход" - фильтрованную постановку задачи и выборку. В ос тальном он не ограничивает методику анализа. 1.Корреляция используется для качественного анализа: отбора (скрининг а) взаимосвязанных факторов, и выделения той части выборки, на которой те снота связи максимальна. Затем для отобранных факторов и подвыборки про водится количественный анализ: строятся регрессионные функции взаимос вязи. Они могут использоваться в информационном конвейере. Информационны й конвейер - образует последовательность программных блоко в: качество - аналог - количество - риск - цена - спрос. Каждый блок рассчитыва ет соответствующую группу характеристик на основе информации, получае мой с предыдущего этапа расчета или из баз данных. Результат передается следующему блоку, или же тот подключается напрямую к базе данных. Область применимости полученных регрессионных функций устанавливает ся с помощью кластерного анализа или с применением генетических алгори тмов определения области экстраполяции. Кластерный анализ - разбиение выборки на группы (кластеры). Кластеры долж ны быть компактными, иначе говоря, расстояние между разными кластерами д олжно быть больше, чем среднее расстояние между точками внутри одного и того же кластера. Генетические алгоритмы осуществляют поиск оптимума сразу несколькими вариантами комбинаций параметров. Процесс поиска включает три основны х этапа, повторяемых в цикле: -эволюция - сдвиг варианта в направлении ожидаемого оптимума с использов анием, вообще говоря, как производных критерия по параметрам, так и стоха стических "скачков"; -отсеивание "неудачливых" вариантов; -скрещивание "удачливых" вариантов: порождение вариантов - "потомков", соче тающих удачные значения параметров "родителей". Название "генетические алгоритмы" связано с тем, что они воспроизводят с овременные представления о естественном отборе: скрещивание генотипов - определение удачности порожденных фенотипов - отсев неудачников из на бора партнеров для следующего скрещивания. В качестве коррелируемых факторов выбираются данные в координатных ин тервалах одного или двух блоков. Для каждой пары факторов рассчитываетс я обычный коэффициент корреляции. При этом суммирование производится п о переменным развертки. Переменная развертки - переменная, иг рающая роль оси, вдоль которой развертываются данные, например, абсцисса на графике. Одновременно играет роль генератора статистики: в ней произ водится суммирование данных при вычислении статистических показателе й: коэффициента корреляции, коэффициентов регрессии и др. Обычно это про странство и/или время. Таким образом, корреляция отражает пространствен но-временную синхронность между, скажем, повышением конкурентоспособн ости и качества продукции и повышением спроса на него. Если маркетолога интересует связь между двумя метрическими переменным и, то используется парная корреляция. Данная корреляция характеризуетс я коэффициентом корреляции Пирсона. Частный коэффициент корреляции - ме ра зависимости между двумя переменными после корректировки эффектов п еременных. Коэффициент корреляции изменяется от -1 до +1. Абсолютная величи на коэффициента характеризует тесноту связи, а знак указывает на ее напр авление. Парная корреляция отвечает на такие вопросы, как, например: - Насколько сильно связан спрос с расходами на рекламу? - Связано ли восприятие качества товаров потребителями с их восприятием цены? Частная же корреляция - на: - Если брать зависимость спроса от затрат на рекламу, то существует ли вли яние ценового фактора. - А при изучении влияния качества и цены, существует ли эффект торговой ма рки. Частная корреляция может быть полезна для выявления ложных связей. Ни с одним из этих видов корреляции не возникает проблем, если данные изм ерены с помощью интервальной или относительной шкал. Но есть и неметриче ские переменные, которые нельзя измерить с помощью интервальной или отн осительной шкалы и они не подчиняются закону нормального распределени я. В этих случаях используются коэффициенты Спирмена и ранговая корреля ция Кендала, а сама корреляция называется неметрической. Различие этих к оэффициентов в том, что коэффициент ранговой корреляции Кендала исполь зуется, когда большая часть наблюдений попадает в относительно немного численные категории, а коэффициент ранговой корреляции Спирмена наобо рот, - когда существует множество категорий. Пример использования корреляционного анализа на практике: Маркетологи, занимающиеся изучением отношения потребителей к торговым маркам, обнаружили, что для таких товаров, которые продаются с минимальн ым участием продавцов, отношение покупателя к рекламе служит промежуто чным звеном между распознаванием брэнда и отношением к нему. Они сделали попытку узнать, что будет с этой промежуточной переменной, если товары п окупаются через компьютерную сеть. Одна из компаний в Венгрии исследова ла воздействие на покупки непосредственно рекламы. Маркетологи провел и опрос, в ходе которого измерялись различные показатели. После этого не обходимо было вычислить частный коэффициент корреляции между отношени ем к брэнду и доверием к нему с одновременным исключением влияния отноше ния к рекламе. Данный корреляционный анализ показал, что отношение к рек ламе действительно высокозначимое и влияет на покупки потребителей, т.к . частный коэффициент корреляции был значительно меньше, чем парный коэф фициент между доверием к брэнду и отношением к нему. 2. Регрессионный анализ - это метод установления формы и изучения связей между метрической зависимой переменной и одной или несколькими незави симыми переменными. Регрессионный анализ используют в тех случаях, когда: - необходимо установить, реально ли есть взаимосвязь между переменными; - необходимо установит тесноту связи зависимых и независимых переменны х; - нужно определить форму связи; - нужно предсказать значение зависимой переменной; - необходимо осуществлять контроль над независимыми переменными при оп ределении вкладов конкретной переменной. Для проведения регрессионного анализа необходимо следующее: -Выбор одного блока, из которого берется координатный интервал, чьи данн ые дают зависимую переменную регрессии. -Выбор одного или нескольких блоков, из которых аналогично берутся факто ры в качестве независимых переменных регрессии. При этом необходимо, что бы блок, дающий зависимую переменную, и все блоки, дающие независимые пер еменные, имели какие-либо общие координаты (обычно пространство и время), которые служат переменными развертки и дают точки, по которым проводитс я регрессионная кривая или поверхность. -Выбор типа и "степени" функций от независимых переменных, которые включа ются в регрессию. -Задание координатных интервалов переменных сравнения, внутри которых регрессионная функция не должна значимо изменяться. -Определяется точность предсказания. Для этого находится стандартная о шибка оценки регрессии. Регрессия проводится последовательно с увеличением числа независимых переменных и степени регрессионной функции. При этом общесистемным опт имизатором находится минимум среднеквадратичного отклонения точек да нных от регрессионной кривой. Для регрессионной кривой вычисляются характеристики неопределенност и - показатели тесноты регрессии: кривые доверительного интервала и коэф фициент детерминации. Последний может вычисляться сразу для всех комби наций "зависимая переменная - независимая переменная". Как и корреляция, регрессия рассчитывается для фиксированных координа тных интервалов каждой переменной сравнения. Проверяется устойчивость регрессии к смене координатного интервала на том же уровне иерархии. Так же как и корреляционный анализ, регрессионный имеет свои особенност и и направленности. Для установления математической зависимости между двумя метрическими переменными - зависимой и независимой используется парная регрессия. Мн ожественная регрессия используется для определения математической за висимости между двумя или больше независимыми переменными и зависимой переменной, выраженной с помощью интервальной или относительной шкал. С илу тесноты связи в данном случае измеряют с помощью коэффициента множе ственной детерминации (аналогично, как и при корреляции). При пошаговой р егрессии независимые переменные вводят и выводят из уравнения регресс ии один за другим, чтобы выбрать меньшее их количество, которое объясняе т большую часть вариации. Парная регрессия отвечает на такие вопросы как: - Какова зависимость между зависимыми переменными и независимыми? - Зависит ли вариация объемов рынка от численности торгового персонала? Множественная регрессия дает ответы на вопросы: - Объясняется ли спрос на продукт с точки зрения цен, количества конкурен тов и посредников на рынке? - Зависит ли доля рынка от расходов на PR-акции, рекламу и бюджета на промоак ции? - Зависит ли спрос от проведения бенчмаркинга, ценовой политики конкурен тов и т.д. Пример регрессионного анализа: Ошеломительным примером такого анализа является пример компании Sun Microsystems , ко торая обошла по продажам компанию IBM . Взяв за основу регрессионный анализ ко нкурентных преимуществ, компания стала лидером на рынке технологий. Рег рессионный анализ проводился следующим образом: было взято три набора н езависимых переменных: численность специалистов в компании конкурента , расходы на рекламу и расходы на разработки. И все они использовались тол ько благодаря проведенному ранее бенмаркингу. Зависимой переменной яв лялся объем сбыта. Проведение данного анализа показало, что именно из-за численности персонала страдала компания Sun Microsystems и была в ли дерах IBM . Из-за большей численности персонала в компании Sun Microsystems возникала разобщенность на профессиональном ур овне, и зачастую не было единого мнения по внедрению того или иного проду кта, деньги на разработки выделялись, но большинство из разработок так и оставались разработками и не внедрялись. Напротив, в IBM менее крупной по численности компании разработки быстро уходили на рынок и скупались практически сразу. По итогам анализа, Sun Microsystems не решилась сокращать персонал, б оясь утечки информации, а разделилась на филиалы и тем самым увеличила с вои продажи, и 3 года находилась на пике в лидерах. Источники: 1. Голубков Е. П. Маркетинговые исследования: теория , методология и практика: Учебник. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство «Ф инпресс», 2003. - 496 с. 2. Малхотра, Нэреш К. Маркетинговые исследования. Практическое руководст во, 4-е изд.: Пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2007. - 1200 с. 3. http://www.iki.rssi.ru/ehips/dict1.htm#5 4. http://www.student.km.ru
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Измена может быть только в официальном браке.
А без него это называется кастинг.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по маркетингу и рекламе "Корреляционно-регрессионный анализ в системе маркетинговых исследований", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru