联合分析法相关计算
4页1、2.联合分析法相关计算(1)效用函数及其举例说明效用函数的形式为: 叫u(x)=i-i j-i其中u (x)为所有属性的效用;n为属性个数;m.为第i个属性的水平数目;a.(我们 称之为部分值函数)为第i个属性的第j水平的效用,我们称之为部分值函数,当在某一测试 中,这一属性水平组合出现时取1,不出现则取0, x.为第i个属性的第j个水平组合是否出 现。我们通常采用带虚拟变量(又称作二分变量、哑变量、工具变量或者定型变量)的简 单最小二乘法来进行估算。虚拟变量的取值只有两种,如0和1,虚拟变量重新定义分类通常 的做法是,如果需要重新定义的变量有K个类别,则需要使用K-1个虚拟变量,其原因在于只 有K-1个虚拟变量是相互独立,第K个类别的情况可以从其他K-1个变量获得。比如在分析性 别这个两类别的变量时,就着急需要一个虚拟变量,样本中男性所占的比例等信息可以从女 性所占百分比等信息中推知。【课堂案例】将“冷冻”食品消费者作为虚拟变量处理一项消费者对冷冻食品偏好的研究将消费者分为重度使用者、中度使用者、轻度使用者、非使用者。 最初的编码为4、3、2和1。这样的编码对一些统计数据分析是没有意
2、义的。所以,为了进行分析,将产 品使用者重新用3个虚拟变量X1,X2,X3表示,如表5所示。表5重新定义前后的变量产品使用最初编码虚扌拟变量X1X2X3非使用者1100轻度使用者2010中度使用者3001重度使用者4000我们以学生对旅游鞋的评价为例说明效用函数的计算。定性研究确定了三个重要属性: 鞋底、鞋面和价格。如表5所示,每一个属性均设三个水平。旅游鞋的属性及其水平属性水平编码描述鞋底3橡胶2合成树脂1塑料鞋面3真皮2帆布1尼龙价格330.00260.00190.00在对旅游鞋的不同属性组合进行评价时,要求调查对象对估计集中地9种组合打分,采用的是9级Likert量表(1=不喜欢,9=极喜欢)。收集定量数据时,消费者给的是分值而不 是职位,在这种情况下,判断一般是独立做出的。这对调查对象来说更方便,也比定序数据 更便于分析。表5 给出了一个调查对象的评分结果。旅游鞋的属性组合及其得分编号鞋底鞋面价格得分编号鞋底鞋面价格得分111196231621227731353133583217421269992652235用带虚拟变量的普通最小二乘法对表5提供的数据进行了分析。因变量为偏好得
3、分, 自变量或预测变量时6个虚拟变量,每个原始变量用两个虚拟变量定义。表5是住哪换过 的数据。表5表示每一属性效用函数的估算值。为虚拟变量回归编码的旅游鞋数据偏好得分属性鞋底鞋面价格YX1X2X3X4X5X6910101071001015100000601100150101006010010500100070001106000001联合分析的结果属性水平编码描述效用鞋底3橡胶0.7782合成树脂-0.5561塑料-0.222鞋面3真皮0.4452帆布0.1111尼龙-0.556价格330.001.111260.000.111190.00-1.222因为变量数为6个,用b 0 ,b 1 ,b,b 3b 6代表估算的参数,效用函数可由下式表示: a(x)= b0+ b1X1+b 2X2+b 3 X3+b 4 X4+ b 5 X5+b 6X6式中:X1,X2鞋底的虚拟变量X3,X4鞋面的虚拟变量X5,X6价格的虚拟变量对于鞋底,属性水平的虚拟变量取值如下:X1X2水平110水平201水平300其他属性的属性水平的编码相似,参数的估计值如下:b 0=4. 222b 0=-0. 333b 0=1
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