(1)自變量與因變量之間存在線性關(guān)系;

　　(2)隨機(jī)誤差項具有0均值和等方差;

　　(4)無自相關(guān);

　　(5)殘差與自變量之間相互獨(dú)立;

　　(6)無共線性。

　　在計算過程中應(yīng)注意的問題

　　(1)樣本量不得少于30條記錄;

　　(2)自變量與因變量都應(yīng)該是連續(xù)性數(shù)字型變量;

　　(3)分類/等級變量可以采取啞變量(通常取值為0或1)。

　　計算出結(jié)果之后，要進(jìn)行檢驗。常用的檢驗方法有R(復(fù)相關(guān)系數(shù))檢驗、F檢驗、t檢驗、DW檢驗等。

　　(二)方差分析

　　方差分析，又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”，用于兩個或兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。

　　在方差分析中，若涉及的因素只有一個，稱為單因素方差分析，若涉及的因素為兩個或兩個以上，稱為多因素方差分析。

　　無論是單因素方差分析還是多因素方差分析，其步驟一般為

　　(1)明確因變量與自變量，建立原假設(shè);

　　(2)計算總方差、組間方差、組內(nèi)方差，建立方差表

　　(3)顯著性檢驗，即用F檢驗;

　　(4)分析結(jié)果。

　　(三)列聯(lián)表分析

　　列聯(lián)表分析屬于多元描述統(tǒng)計分析方法。

　　列聯(lián)表是觀測數(shù)據(jù)按兩個或更多屬性(定性變量)分類時所列出的頻數(shù)表。

　　列聯(lián)表只是檢驗變量之間是否相關(guān)，而非檢驗變量之間的因果關(guān)系。一般使用χ2分布來進(jìn)行獨(dú)立性檢驗。

　　(四)聚類分析

　　聚類分析是細(xì)分市場的有效工具，同時也可用于研究消費(fèi)者行為、尋找新的潛在市場、選擇實驗的市場，并作為多元分析的預(yù)處理。

　　聚類分析也稱群分析或類分析，是對樣品或變量進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計方法，目的在于將相似的事物歸類。對樣品的分類被稱為Q型聚類分析;對變量的分類被稱為R型聚類分析。變量如何選擇，取決于聚類的目的。實際上，調(diào)查取得的變量，有定量的，也有定性的。不同類型的變量，在聚類分析中，處理方式各不一樣。聚類分析方法主要有系統(tǒng)聚類法、樣品聚類法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法和聚類預(yù)報法等。

　　(五)判別分析

　　判別分析是根據(jù)表明事物特點(diǎn)的變量值和它們所屬的類求出判別函數(shù)，根據(jù)判別函數(shù)對未知所屬類別的事物進(jìn)行分類的一種分析方法。與聚類分析不同，它需要已知一系列反映事物特性的數(shù)值變量及其變量值。

　　在市場調(diào)研中，一般根據(jù)事先確定的因變量(例如產(chǎn)品的主要用戶、普通用戶或是非用戶、自有房屋或租賃、電視觀眾或非電視觀眾)找出相應(yīng)處理的區(qū)別性特性。在判別分析中，因變量為類別數(shù)據(jù)，有多少類別就有多少類別處理組。

　　(六)因子分析

　　因子分析是研究如何以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數(shù)幾個代表變量間關(guān)系的因子，并使因子具有一定的命名解釋性。其基本思想是，根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，不同組的變量間相關(guān)性較低，每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結(jié)構(gòu)稱之為“公共因子”。

　　(七)結(jié)合分析

　　結(jié)合分析，也稱交互分析，在歐美國家的市場調(diào)研中被廣泛應(yīng)用。結(jié)合分析的基本假設(shè)是，產(chǎn)品或研究對象是由一系列的屬性所構(gòu)成的。結(jié)合分析一般步驟為：

　　(1)確定產(chǎn)品或服務(wù)的屬性與屬性水平;

　　(2)將產(chǎn)品的所有屬性與屬性水平通盤考慮，并采用正交設(shè)計的方法將這些屬性與屬性水平進(jìn)行組合，生成一系列虛擬產(chǎn)品;

　　(3)請消費(fèi)者對虛擬產(chǎn)品進(jìn)行評價，通過打分、排序等方法調(diào)查消費(fèi)者對虛擬產(chǎn)品的喜好、購買的可能性等;

　　(4)計算屬性的效用、計算屬性的模型和方法主要包括最小二乘法回歸、多元方差分析;

　　(5)解釋結(jié)果;

　　(6)評估信度和效度，常用的有擬合優(yōu)度和t檢驗等;

　　(7)市場預(yù)測與市場模擬。

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　　2011年經(jīng)濟(jì)師考試報名時間預(yù)測

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