メモ
- 相関係数の行列で傾向が似ている変数を探すことができる。例えば過去データとして商品A,B,C,D,E,Fがあるとする。今商品Xを開発し、マーケティング方法を決めたい。この時A～Fについてはすでに売り上げの傾向に従ってそれぞれのマーケティング方法が確立しているとする。Xの売り上げデータについてA～Fの売り上げデータと相関係数を計算する。この時に相関係数の行列が使えると簡単。もっとも相関係数が高い商品のマーケティング方法を採用する。
- 時系列データはまず折れ線グラフを作り、トレンドにしたがって回帰分析を行う。この時に利用できるのが、曜日、月、経過日である。
- 分散分析と直行表は相性がよい。
- １要因２水準の分散分析の結果はt検定と同じである。
- 分散分析の結果は回帰分析で表すこともできる。
- コンジョイント分析は統計的な分析手法ではない。実験計画法に従って直交表を作成し、これに基づきアンケートを作成する。この結果を分散分析で解析することにより最適な商品を開発するための手法である。
- 実験計画法の一つに一対比較法がある。コンジョイント分析よりも手間がかからないのかな。
