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	联合分析的随机系数模型估计
	王高
	2010-06-07 ; 2010-06-07
关键词	联合分析 随机系数模型 笔记本电脑 Conjoint Analysis Random Coefficient Model Laptop Computer F224
其他题名	Estimating Conjoint Analysis Using Random Coefficients Model
中文摘要	联合分析可以帮助我们研究为什么消费者购买某一产品而不是其他产品这样一个核心的营销问题。完整轮廓法是一种比较常用的联合分析方法,在估计这个模型的系数时人们传统上采用最小二乘法回归模型。这种传统方法的主要问题在于要么模型系数不稳定,要么忽略了个人层面的差异性。随机系数模型不仅克服了传统方法的不足,而且有其独特的优点。该方法可以同时估计总体和个人层面的模型系数,可以检验个人层面系数的差异性,而且个人层面的系数更可靠。本文应用该方法对笔记本电脑案例进行了实证分析。; Conjoint analysis can help us study why consumers buy one product but not others, one of the central questions in marketing. Full profile approach is one of the often-used conjoint analysis methods. People traditionally use Ordinary Least Square regression to estimate utility coefficients of such models. The major problems of the traditional method are that either the model coefficients are unstable or the heterogeneity of individual level coefficients is ignored. The random coefficients model used in this article not only overcomes the problems of the traditional method, but also offers some unique advantages. This method can estimate both aggregate and individual level coefficients simultaneously; can test the variation of individual level coefficients; and individual level coefficients are more reliable. This article applies this method to empirically study the case of laptop computers.; 清华大学归国学者研究基金的资助。
语种	中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/40167]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	王高. 联合分析的随机系数模型估计[J],2010, 2010.
APA	王高.(2010).联合分析的随机系数模型估计..
MLA	王高."联合分析的随机系数模型估计".(2010).

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