基于嵌套Logit模型的消费者行为与目标定位分析
混合logit模型
混合logit模型•研究出行选择行为（选择何种交通方式出行）•研究消费者商品选择行为（选择购买何种商品）•研究顾客的满意度（满意度的影响因素）•研究某种事物的接受度•产品的市场份额估计•支付意愿及选择偏好2 数据描述及研究步骤2.1 数据描述我们利用inschoice.dta来应用条件logit模型、混合logit 模型、随机参数logit模型、潜类别logit模型。
该数据集包含6个变量用于记录250人的可用保险计划和选定计划的信息，各变量的描述如下：•id：用于识别个体•premium：保费（随方案而变），Insurance premium(in $100/month)•deductible：免赔额（随方案而变），Deductible (in $1,000/year)•ine：收入（个人属性），Ine (in $10,000/year)•insurance：保险方案（可选方案），Insurances•choice：选定的保险方案（因变量），Chosenalternative首先，我们看一下数据前10行的格式：. list in 1/10, sepby(id) abbreviate(10)+----------------------------------------------------------+| id premium deductible ine insurancechoice ||----------------------------------------------------------|1. | 12.87 1.70 5.74 Health1 |2. | 13.13 2.14 5.74 HCorp 0 |3. | 1 2.03 2.26 5.74 SickInc 0 |4. | 1 1.65 2.945.74 MGroup 0 |5. | 1 0.87 3.56 5.74 MoonHealth 0 ||----------------------------------------------------------|6. | 2 3.52 1.24 2.89 Health 0 |7. | 2 3.23 1.52 2.89 HCorp 0 |8. | 2 2.81 2.31 2.89 SickInc 0 |9. | 2 1.04 2.58 2.89 MGroup 1 |10. | 2 0.93 3.17 2.89 MoonHealth 0 |+----------------------------------------------------------+然后，查看下数据的基本特征：. sum id premium deductible ine insurance choiceVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max-------------+---------------------------------------------------------id | 1,250 125.5 72.19709 1 250premium | 1,2502.298161 .858024 .0568172 4.348273deductible | 1,2502.194286 .7541999 .334168 4.171037ine | 1,250 4.935434 1.4401650 8.337807insurance | 1,250 3 1.41478 1 5-------------+---------------------------------------------------------choice | 1,250 .2 .4001601 0 12.2 研究步骤本文主要目的是通过inschoice.dta介绍stata估计混合logit模型、潜类别logit模型和随机参数logit模型的方法，同时为了做对比，也将估计条件logit模型，具体流程如下：•估计条件logit模型；•估计混合logit模型；•估计随机参数logit模型；•在估计潜类别logit模型。
基于logistic回归模型的大数据精准营销应用
基于logistic回归模型的大数据精准营销应用随着移动互联网的发展，电信运营商的传统语音和短信收入快速下降，同时流量价值也不断向云端结合的OTT服务商转移，挤压运营商收入增长空间。
文章通过研究电信运营商大数据能力优势及精准营销需求，基于logistic回归模型，提出了电信运营商流量经营的大数据精准营销应用，有效提升客户的满意度，快速提高运营商效益。
标签：logistic回归模型；大数据应用；运营商；流量经营随着移动互联网的发展，流量已成为客户的核心需求，能否顺利从以“话务量”为中心的经营转向“流量经营”转型，能否通过流量经营提升公司的价值，已成为运营商战略转型的关键。
移动互联网时代的流量经营与语音和宽带业务的经营有很大不同：客户使用的终端多样性，流量承载的内容性丰富，客户流量使用行为的数据的复杂性，仅通过传统的“暴力营销”极易引起客户的反感和投诉。
基于logistic回归模型的大数据精准营销应用将有效解决提升客户满意度及运营商效益提升问题。
1 基于logistic回归模型的大数据精准营销应用的解决方案1.1 基本思路根据用户的特征，判别哪些是诱发用户订购流量包的因素，使用logistic回归分析出其影响权重，从而预测哪些用户是潜在的订购用户。
1.2 logistic模型根据样本数据可以通过最似然估计法计算出模型参数。
1.3 抽取数据抽取五大类11子项数据作为分析颗粒度。
1.4 数据描述本模型使用部分流量包订购数据，它有94455个样本观测，每个观测包括12个变量：用户号码（phone）、使用流量（current_flow）、套餐类型（taocan_type）、终端类型（os）、用户类型（utype）、订购状态（order）、套餐消耗比（main_rate）、日均使用流量（avg_day_flow）、闲时消耗比（free_rate）、活跃度（day_log_count）、APP个数（client_count）和潜力值（big_client_pv）。
嵌套Logit模型对应分析法在市场战略决策中的应用
嵌套Logit模型对应分析法在消费者行为分析中的应用阳长征1, 周永生1，李慧敏21.桂林理工大学管理学院，广西桂林 (541004) ;2.右江民族医学院附属医院中医科，广西百色 (533000)摘要：文章通过对市场战略决策特点的分析, 阐述了嵌套Logit模型和对应分析在市场找略决策分析中的不足，提出了嵌套Logit模型和对应分析综合使用的方法，它克服了过去常单一使用的嵌套Logit模型或者对应分析法各自的缺陷。
接着对嵌套Logit模型和对应分析综合法的基本理论作了详细叙述，并通过来自对“2010年百色市家庭选择不同休闲吧的情况”的调查资料进行了实例分析，具体展示了该模型在实际应用的方法和步骤。
经过对结果的分析得知构建的模型与实际相吻合，说明该模型在消费者行为分析中具有指导意义。
关键词：嵌套Logit模型；对应分析；市场；消费者行为分析；应用0引言在市场战略分析的各个方面，相关人员需面对纷繁复杂的信息和超负荷的信息量, 然而人们的决策能力和理性是有限的。
人们不可能从众多的信息集中感知每个信息,考虑所有备选项和评估准则。
因此, 人们采取简化策略来做出判断和决策。
简化策略通过有意识地忽略一些信息以便减轻感知负载,因此决策者能抓住主要信息。
分类作为一种简化策略能将信息量最小化, 利用相似性和有关准则将众多的信息分成较少的不同类别，有利于简化感知过程诸如交流、知觉、行为计划和记忆存贮。
[1]在市场战略决策过程中需要涉及很多错综复杂的的因素交织在一起分析，比如市场细分、市场营销体系分析、投资组合分析、 产品结构分析、产品结构调整分析等都会受到很多因素的影响。
以往学者在对上述影响因素进行定性和定量分析的过程中，往往采用了嵌套(Nested Logit Model)模型。
该模型虽然能够随市场进行很好的细分并能检验该细分是否合理，也能大体分析一些市场影响因素间的关系，但是该模型仍然不能深入地分析市场及其影响因素之间作用和关系，也不能直观地将它们反映出来。
基于Logistic回归模型的盲盒类产品消费者购买意愿研究
基于Logistic回归模型的盲盒类产品消费者购买意愿研究作者：张泽远来源：《中国市场》2020年第25期[摘要]近年来，随着盲盒类产品被引入中国，中国的盲盒类产品市场已经快速增长到千万级市场。
本研究结合问卷调查法和统计学方法调查了部分北京地区消费者购买盲盒类产品的消费意愿，并采用Logistic回归模型对消费者购买意愿的影响因素进行统计分析。
通过分析得到的结果可以判定，性别以及收入水平这两项指标是影响消费者购买意愿的主要因素。
基于相关统计分析结果，本研究提出盲盒类产品的生产厂家要注重提升产品的品质，针对在校学生及白领阶层这两个主要受众群体要做好定向产品营销及售后服务等工作，有望实现盲盒类产品消费市场的进一步扩大。
[关键词]Logistic回归模型;盲盒;消费者;购买意愿[DOI]10.13939/ki.zgsc.2020.25.1251 研究背景与意义盲盒起初只是玩具的一种销售形式，近年来盲盒类产品的种类日渐繁多，其消费市场也日益扩大，这类产品逐渐从日本市场开始走向国际化。
从产品角度看，盲盒在被拆封前无法知晓其内含产品，这是一套具有极高不确定性的收益反馈机制，容易诱发消费者的博弈心理，进而在较短的时间内产生依赖性的重复购买行为。
加之盲盒类产品的新品层出不穷，以及隐藏款具有稀缺性，更加容易激发消费者的收藏和占有欲，这也使得部分款式的产品存在较高溢价，进而催生了其二级市场。
随着我国经济的飞速发展以及人民生活水平的普遍提高，已经有越来越多的中国消费者产生购买意愿，也由此衍生出一个千万级的消费市场。
文章选取北京市的部分消费者作为调查对象，在传统的问卷调查法基础之上，采用Logistic回归模型对消费者关于盲盒类产品的购买意愿进行研究，目的在于分析消费者对盲盒类产品的购买特征，针对盲盒类产品的消费市场发展提出有针对性的建议与意见。
2 变量选择与模型构建2.1 变量选择为了更好了解本次调查中所有的有效被调查消费者个体的特征对盲盒类产品的购买意愿的影响情况，本研究选择使用统计学方法中的多变量二分类Logistic回归模型进行建模并对样本数据进行回归分析。
消费者购买行为研究模型
消费者购买行为研究模型消费者购买行为研究模型通过分析消费者在购买商品或服务时的决策过程和决策因素，有助于了解和预测消费者的行为和需求。
以下是一个常见的消费者购买行为研究模型的示例：1. 意识阶段：在购买行为的起始阶段，消费者通过各种渠道获取相关信息，了解自己的需求和市场上的可行选择。
信息来源包括广告、口碑、媒体报道等。
消费者也可能在这个阶段识别出自己的问题、需求或欲望。
2. 搜索阶段：在这个阶段，消费者将积极搜索信息来比较可行选择之间的差异。
他们可能会浏览互联网、查看产品评论、咨询朋友或家人的意见，以帮助他们做出更加明智的购买决策。
3. 评估阶段：消费者在这个阶段开始评估可行选择的各种因素，以做出最终的决策。
这些因素包括产品的价格、质量、性能、功能、品牌声誉等。
消费者会基于自己的需求和偏好判断哪种选择最符合他们的期望。
4. 决策阶段：在这个阶段，消费者最终选择购买哪种产品或服务，并决定在何时、何地和如何购买。
消费者的决策可能受到多种因素的影响，例如个人预算、产品的可用性、销售渠道的便利性等。
5. 购买阶段：在这个阶段，消费者正式购买产品或服务。
购买行为可能涉及到线上购物、线下商店购买或使用其他渠道，具体取决于消费者的偏好和方便性。
6. 后续阶段：购买行为完成后，消费者可能会对购买结果进行评价和反馈。
他们的满意度和体验对于影响今后的购买行为和品牌忠诚度至关重要。
消费者的反馈也可能会影响其他消费者的购买决策。
这个购买行为模型可以帮助研究人员和营销人员更好地理解消费者的心理和行为，从而制定更有效的市场策略。
然而，需要注意的是，每个消费者可能有不同的购买行为和动机，因此这个模型只是一种一般化的参考，实际情况可能会有所不同。
消费者购买行为研究模型是市场研究中常用的工具，通过对消费者在购买过程中的决策因素和行为进行分析，可以帮助企业了解消费者的需求和购买动机，从而制定更有效的市场策略。
在消费者购买行为研究模型中，每个阶段都有不同的因素和动机影响消费者的决策。
logit模型的估计量_概述说明以及解释
logit模型的估计量概述说明以及解释引言部分的内容可以按照以下方式进行撰写：1.1 概述引言部分旨在介绍logit模型的估计量，并为读者提供对接下来讨论的整体框架和主题有一个清晰的了解。
在这一部分，我们将简要概述logit模型及其重要性，以及本文涉及的主要内容。
1.2 文章结构该部分将介绍整篇文章的结构安排。
我们将提供一个对每个章节的简要说明，帮助读者了解本文中不同章节所涵盖内容的逻辑顺序和相关性。
1.3 目的在引言部分的最后，我们将明确阐述本文的目标。
通过描述研究目的，读者可以更好地理解本文旨在达到什么样的结果和目标，并准确定位自己在阅读过程中应关注哪些方面。
请根据上述内容进行组织并撰写“1. 引言”部分完整且连贯的文字描述。
2. logit模型的估计量:2.1 logit模型概述:logit模型是一种常用的二分类模型，用于预测或解释某个事件发生的概率。
该模型基于回归分析理论，将自变量与因变量之间的关系转化为一个logistic函数，从而得到事件发生的概率。
2.2 估计量的定义:在logit模型中，估计量是指对模型参数（如截距项和各个自变量系数）进行估计的统计量。
常用的估计方法包括最大似然估计、广义矩估计、贝叶斯估计等。
这些方法可以通过求解优化问题或使用迭代算法来获得参数的最优解。
2.3 估计量的解释:logit模型中的估计量表示了自变量对因变量概率影响程度的度量。
例如，对于二进制预测问题，可根据参数系数正负判断自变量对应影响方向，并且绝对值大小可用来衡量影响程度。
一般情况下，系数越大表示对因变量影响越显著。
此外，在logit模型中还存在截距项，它代表了当所有自变量都为零时，事件发生的基准概率。
通过估计量，可以定量地解释自变量对基准概率的偏离程度。
综上所述，估计量提供了一种量化因素与因变量之间关系的方式，并且可用于预测和解释模型的结果。
在下一部分中，我们将探讨logit模型估计量在实际应用中的具体应用和分析方法。
logit模型的原理与应用
02
logit模型的原理
概率与逻辑关系
概率
在logit模型中，因变量的取值范围 在0到1之间，表示某一事件发生的 可能性。
逻辑关系
logit模型通过逻辑函数将自变量与因 变量关联起来，逻辑函数是一个S型函 数，将自变量的线性组合转换成因变 量的概率值。
极大似然估计
01
极大似然估计是一种参数估计方 法，通过最大化样本数据的似然 函数来估计模型参数。
连续型因变量的分类问题
总结词
logit模型可以应用于连续型因变量的分类 问题，即将连续型变量划分为不同的类别。
详细描述
在连续型因变量的分类问题中，logit模型 可以通过对连续型变量进行分段或离散化处 理，将其转换为多个二元或多元分类问题。 然后，可以使用logit模型进行建模和预测， 根据概率值的大小判断连续型因变量的取值。
深度学习与logit模型的结合
深度学习技术为logit模型提供了强大的特征提取能力，通过神经网络自动 提取高维特征，提高了模型的预测精度。
深度学习与logit模型的结合，可以实现更复杂的分类问题，例如多分类、 不平衡分类等，提高了模型的泛化能力。
深度学习技术可以处理大规模数据集，提高了logit模型的计算效率和准确 性。
特点
Logit模型具有非线性、非参数和概率输出的特点，适用于因变量为二分类的情况，且自变量可以是连续或离散 的。
logit模型的应用场景
金融风险评估
用于预测客户违约的概率，帮 助金融机构评估贷款风险。
市场营销
用于预测客户响应的概率，帮 助企业制定更有效的营销策略 。
医学研究
用于预测疾病发生的概率，帮 助医生制定治疗方案。
logit模型的建立与实现
基于logit模型的居民住房购买行为分析
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Logit模型在居民住房购买行为分析中的应用
介绍Logit模型的基本原理和特点 阐述Logit模型在居民住房购买行为分析中的适用性 详细介绍Logit模型在居民住房购买行为分析中的建模过程 总结Logit模型在居民住房购买行为分析中的优势和局限性
Logit模型的优势与局限性
优势：适用于因变量是分类变量的情况；可以处理自变量之间的交互项；可以用于样 本量较小的情况。
Logit模型在居民 住房购买行为分 析中的实证研究
数据来源与样本选择
数据来源：国家 统计局、房地产 交易网站等
样本选择：选取 不同城市、不同 收入阶层、不同 年龄段的居民作 为样本
样本数量：根据 研究目的和研究 问题确定样本数 量
数据处理：对数 据进行清洗、筛 选和预处理，确 保数据质量和可 用性
预测结果与精度评估
预测结果：基于Logit 模型对居民住房购买行 为进行预测，得出各因 素对购买决策的影响程 度
精度评估：通过交叉验 证、均方误差等指标对 模型预测精度进行评估， 确保预测结果的可靠性
预测结果的应用场景与价值
房地产市场预测：通过预测结果，了解未来住房需求和供给情况，为房地产开发商提 供决策依据。
变量选取与模型构建
变量选择：选取影响居民住房购买行为的因素作为自变量，如收入、家庭人口数、房 价等。
模型构建：采用Logit模型构建住房购买行为与自变量之间的概率关系，通过最大似 然估计法估计模型参数。
模型检验：利用模型预测结果与实际数据进行对比，检验模型的准确性和可靠性。
实证分析：利用收集到的数据对模型进行实证分析，验证模型的预测能力和解释能 力。
局限性：对数据的要求较高，需要满足Logit模型的基本假设；对于连续型自变量需 要进行离散化处理；对于多分类问题，需要选择合适的参照组。
多项logit最简单的结果-解释说明
多项logit最简单的结果-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分需要对整篇文章的背景和目的进行简要介绍。
以下是可以参考的概述内容：在统计学和机器学习领域，多项logit模型是一种常见且重要的模型，在很多实际应用中被广泛使用。
该模型适用于分类问题，特别是当响应变量有多个类别时。
多项logit模型通过估计各个类别的概率和预测样本的分类标签，对于许多研究和实践问题都具有重要的指导意义。
本文将围绕多项logit模型展开，旨在介绍其最简单的结果和应用。
首先，我们将对多项logit模型的基本概念和原理进行简要回顾，并探讨其在分类问题中的优势和限制。
其次，我们将介绍多项logit模型的数学形式和参数估计方法，帮助读者理解模型的具体实现和计算过程。
在接下来的章节中，我们将详细介绍多项logit模型的应用领域和实例分析。
从社会科学到医学研究，多项logit模型被广泛应用于各种领域的问题。
我们将以具体案例和数据分析，展示多项logit模型在实际问题解决中的价值和应用方法。
最后，在结论部分，我们将对本文进行总结和概括。
通过阅读本文，读者将能够了解多项logit模型的基本理论、应用领域和实际操作步骤。
同时，本文还将展望多项logit模型的未来发展方向，并提出一些可能的改进和拓展方案。
总之，本文旨在为读者提供一个关于多项logit模型的简明扼要的介绍，让读者对该模型有更深入的理解，并能够熟练地应用于自己的研究和实践中。
接下来，我们将深入探讨多项logit模型的各个要点和实际应用，以期为读者提供更全面和深入的知识。
文章结构部分的内容应该包括对整篇文章的组织和内容安排的说明，以下是对1.2文章结构的内容的补充：文章结构:本文将按照以下方式组织和呈现多项logit的最简单结果。
首先，在引言部分概述了本文的背景和目的。
接下来，正文部分将分为三个要点，分别介绍多项logit的基本原理、模型建立和结果分析。
最后，在结论部分对本文的要点进行总结。
logit模型预测区间_解释说明以及概述
logit模型预测区间解释说明以及概述1. 引言1.1 概述在当今数据驱动的时代，预测与决策分析是各个领域中非常重要的任务。
logit 模型是一种常用的分类分析方法，在许多应用场景中被广泛使用。
而在logit模型中，预测区间的概念也变得越来越重要。
本文将对logit模型预测区间进行解释说明和概述。
1.2 文章结构本文将按照以下方式组织内容。
首先，我们会介绍logit模型的基本概念和原理，并详细解释如何进行区间预测。
接着，我们会探讨logit模型预测区间在不同领域中的应用案例，包括市场调研、医学和财务分析等方面。
然后，我们将分析logit 模型预测区间的优势和局限性。
最后，我们将总结全文并展望未来研究方向。
1.3 目的本文旨在帮助读者全面了解logit模型预测区间的概念以及其在实际应用中的意义。
通过对logit模型的介绍和解释，读者可以更好地理解该模型如何进行区间预测，并能够应用到自己的研究或实践中。
同时，通过分析logit模型预测区间的优势和局限性，读者可以更加客观地评估该方法在不同场景下的适用性，并为未来的研究提供一定的参考。
2. logit模型预测区间解释说明：2.1 logit模型介绍：Logit模型是一种广义线性模型，用于建立概率与一组自变量之间的关系。
在二分类问题中，logit模型可以用来预测事件发生的概率。
它通过将线性函数转换为对数几率函数（log-odds），从而实现了概率的转化。
2.2 区间预测概念：区间预测指的是给出一个预测值，并给出该值所处的不确定性范围。
相比于点值预测，区间预测提供了更多信息，可以描述出未来事件发生可能的范围。
2.3 解释logit模型如何进行区间预测：在logit模型中，我们可以使用置信区间或预测区间来表示对事件发生概率的估计范围。
置信区间是采样分布中参数估计值的一个范围，用来描述真实参数落入这个范围内的可能性。
而预测区间则是通过考虑各种误差因素得到的，并且它包含了真实观察值落入此范围内的可能性。
基于Nested-Logit模型的拥挤收费下出行选择行为分析
（ ４ ）
式 中： 、 为各 选 择 枝 的 系统 效 用 ； Ｖ ａ ． 。为联 合 效用 ； ｅ Ａ、 ￡ Ｂ 、 ｅ Ａ ． Ｂ为 误差项 。 对 于各选择枝来说 ， ｅ 是独立 的 ， 并 且 服 从
（ ｙ Ａ ＋ ） ＾
ｈ
丽
由边 缘概率 推 导 出每一 选择 枝 的条 件概率 为 ：
图 １ ＮＬ Ｍ 结 构 图
以确定 因素的存在 ， 传统 的集 计 建模 方 法 难 以准 确
描述 出行者 选择过 程 。而非集 计模 型 以实际产 生交
，
Ｇｕ ｍｂ ｅ １ 分布 ， 而ｓ 和 ｓ 是 由不 能观测 到的 因素构 成 的随机误 差 项 。 由式 （ ２ ） 的 推 导 可看 出 ＮＬ Ｍ 的 多层 次选 择组 中各选 择 枝 的效 用不 可能是 独立 的 。
Ｃ Ｏ Ｙ（ ＵＡ ， Ｂ， 【 厂 Ａ ， Ｂ ， ） 一Ｃ Ｏ Ｖ （ ￣ ＾＋ ｅ Ｂ ＋ｅ Ａ ． Ｂ， ｅ Ａ ＋
ｅ Ｂ ， ＋ｅ Ａ ． Ｂ ， ） 一Ｅ（ ｅ ） 一ｖ ａ ｒ （ ｅ Ａ ） （ ２ ）
通 活动 的个人 为单 位 ， 对调 查 数 据 从个 体 选择 决
２ ）ｅ ， 是独 立 的且 服 从 尺 度 参 数 为
的 Ｇｕ ｍｂ ｅ １
１ Ｎ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ －Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模 型 构 建
ＮＬ Ｍ 各选 择枝 之 间 的关 系 可 以描 述 为树 状 结 构（ 如 图 １所示） 。选择 枝 Ｂ 、 Ｂ 存 在 共性 ， 因此 由 选 择枝 Ｂ 、 Ｂ 分 别 构 成 选 择 枝 Ａ 、 Ａ ， Ａ 、 Ａ 又
共 同构成选 择组 Ｃ 。 在 图 １中 ， 任 一选 择枝 的效用 可表示 为 ：
消费者行为的研究模型
消费者行为的研究模型消费者行为的研究模型是针对消费者在购买决策过程中的行为和影响因素进行分析和解释的框架。
研究模型旨在揭示消费者购买行为背后的心理和社会因素，以便企业和市场营销人员更好地理解和满足消费者需求。
消费者行为的研究模型通常包括以下几个主要组成部分：1. 购买动机和需求识别：消费者的购买动机是指驱使他们购买某种产品或服务的内在驱动力。
需求识别是指消费者意识到自己对某种产品或服务的需求。
研究模型应该考虑到不同的购买动机和需求识别的因素，如个人经验、社会环境等。
2. 信息搜索和评估：消费者在购买决策前通常会进行信息搜索和评估。
信息搜索可以是内部搜索（回忆自己已有的知识和经验）或是外部搜索（通过媒体、互联网等渠道获取新的信息）。
评估过程是指消费者对不同品牌、产品或服务进行比较和权衡的过程。
研究模型应该考虑到信息搜索和评估的渠道和内容。
3. 决策过程：决策过程是指消费者从认知到购买的过程。
在决策过程中，消费者通常会评估不同的选择，并做出最终的购买决策。
研究模型应该考虑到消费者在决策过程中的认知、情感和判断等因素。
4. 后购买行为：后购买行为是指消费者在购买后对产品或服务的满意度、重复购买意愿以及对他人的口碑传播等行为。
研究模型应该考虑到后购买行为对消费者行为的影响及其与前面几个构成部分的相互关系。
除了以上几个主要组成部分，消费者行为的研究模型还可以添加其他的因素，如个人特质、文化价值观、社会影响等。
这些因素的综合影响构成了消费者行为的复杂性，并为市场营销人员提供了更全面的理解和应对策略。
最后，研究模型可以通过定量或定性研究方法来进行验证和应用，以获得真实和可靠的研究结果，为实际的市场营销决策提供指导。
消费者行为的研究模型是一个复杂的框架，涉及多方面因素对消费者购买决策的影响。
在这篇文章中，我们将继续讨论和深入探究消费者行为的研究模型。
5. 个人特质和心理因素：个人特质和心理因素对消费者行为有着重要的影响。
消费者行为研究模型概述
消费者行为研究模型概述消费者行为研究模型是一个用于解释和预测消费者购买行为的框架。
该模型在市场学和消费者行为研究中被广泛应用，以帮助企业了解消费者的购买决策过程，从而制定更有效的市场营销策略。
该模型包括多个阶段，每个阶段都涉及到消费者的不同心理过程和行为。
以下是一个常用的消费者行为研究模型概述：1. 问题识别阶段：消费者在这个阶段会意识到自己的需求或问题，这可能是由于内部刺激（如生理需要）或外部刺激（例如广告宣传）引起的。
消费者开始主动或被动地寻找解决方案，并将注意力集中在相关产品或服务上。
2. 信息搜索阶段：一旦问题被识别，消费者开始寻找相关信息来评估可行的解决方案。
信息搜索可以分为内部搜索（回忆个人经验和知识）和外部搜索（浏览互联网、询问他人或咨询专家）。
消费者的信息搜索行为受到多个因素的影响，包括个人特征、产品属性和市场环境。
3. 评估和比较阶段：在这个阶段，消费者开始评估已收集到的信息，比较不同品牌、产品或供应商之间的优缺点。
消费者可能使用不同的决策规则和策略来进行评估和比较，例如心理权衡和特征加权。
他们也可能依赖于其他消费者的口碑和评论作为决策的依据。
4. 购买决策阶段：在经过评估和比较后，消费者做出购买决策。
这个阶段可能涉及到选择购买哪个品牌、产品或供应商，以及购买的数量和方式。
消费者的购买决策可能受到多个因素的影响，包括个人偏好、预算限制和市场因素。
5. 购后行为阶段：消费者在购买后还会有一系列行为，例如使用和评估购买的产品或服务，以及对其进行后续购买或重购的决策。
消费者的购后行为可能会影响他们对产品或品牌的态度和忠诚度，并对企业的口碑和市场表现产生影响。
消费者行为研究模型可以帮助企业了解消费者的购买决策过程，并提供有关如何吸引、影响和满足消费者的信息。
通过深入了解消费者的需求、偏好和行为，企业可以制定更准确的市场营销策略，提高产品和品牌的竞争力。
消费者行为研究模型是消费者行为研究领域中的一种理论框架，它帮助我们理解和预测消费者在购买过程中所经历的各个阶段以及相关的心理和行为过程。
nested_logit模型的方差_解释说明
nested logit模型的方差解释说明1. 引言1.1 概述在现代经济学研究中，nested logit模型作为一种重要的选择模型被广泛应用。
该模型可以更好地捕捉市场中消费者的决策行为，特别是在存在不同级别选择和相关性时。
与传统的多项Logit模型相比，nested logit模型具有更强的灵活性和准确性。
1.2 文章结构本文主要关注nested logit模型中方差的解释说明，并对影响方差的因素进行分析。
文章分为五个部分进行讨论。
首先，在引言部分概述了本文的背景和目的。
其次，介绍了nested logit模型的基本原理、建立方法和应用领域。
然后，重点解释了方差在nested logit模型中的概念与重要性，并探讨了方差对模型结果的影响。
接下来，对影响方差的因素进行了详细解析，包括模型参数、样本特征和假设等。
最后，在结论与展望部分对关键内容进行总结归纳，并指出研究存在不足之处以及未来可能的研究方向。
1.3 目的本文旨在深入探讨nested logit模型中方差的意义和影响。
通过解释方差的概念与重要性，可以帮助读者更好地理解nested logit模型在实际应用中的价值和局限性。
同时，通过分析影响方差的因素，读者可以了解到不同变量对模型结果稳定性的影响程度，从而进行更准确的预测和决策分析。
本文研究将为相关领域的学术研究提供有益的参考，并为未来进一步探索nested logit模型及其方差概念提供新思路。
2. nested logit模型简介在本节中，我们将介绍nested logit模型的定义、特点以及建立方法，并讨论该模型在实际应用中的领域。
2.1 定义与特点nested logit模型是一种用于分析选择行为的统计模型，其特点是能够捕捉到决策者在做出选择时面临的多个层次结构。
它通过考虑不同选择集合之间的相关性来解释决策者行为，因此适用于具有嵌套结构的选择问题。
与传统的logit模型相比，nested logit模型引入了一个层次层级的概念。
大学生网络虚拟商品消费行为的调查与分析——以烟台地区为例
THE BUSINESS CIRCULATE商业流通 | MODERN BUSINESS 现代商业21大学生网络虚拟商品消费行为的调查与分析——以烟台地区为例宁一晗 刘玉妍 孙其娇 岳桂云中国农业大学烟台研究院人文与经济管理学院 山东烟台 264003基金项目:中国农业大学本科生URP项目“烟台地区大学生网络消费行为的调查与分析”(U20193093)。
摘要:随着网络经济的发展，“互联网+”与各行业深度融合，国民经济与社会生活带来了极大的变化，在青年大学生群体中体现尤为显著。
本文着眼于烟台地区大学生网络消费行为，以网络虚拟商品的消费为切入点，应用spss软件分析消费因素对消费期望满足的影响，得出消费心理与价格满意对网络虚拟消费的影响显著，对消费者、企业都具有参考价值。
关键词:大学生网络消费；虚拟商品消费；消费者行为中图分类号:F713.55;G645.5 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2021)11-0021-03一、引言自2015年政府工作报告中提出“互联网+”行动计划以来，政府和各类市场主体不懈努力，“互联网+”在我国发展迅猛，给国民经济与社会生活带来了极大的变化，显著表现为网络消费在学生群体的日常开销中占主要组成部分。
近年来支付宝发布的一组数据显示：我国大学生网上消费的普及率超过55%。
本文通过对烟台市大学生网上消费行为的数据调查与分析，深入了解大学生网络消费的数额及虚拟消费占比、消费心理等，旨在为相关行业提出精准的改进方向，同时针对目标受众的网络消费提供合理参考。
二、消费现状(一)网络消费概述网络消费包括网络购物、网络娱乐、网络交际等多种形式，狭义上主要指用户为完成购物或与之有关的任务而在网上虚拟的购物环境中浏览、搜索相关商品信息，为购买决策提供必要信息并实现决策的购买的过程，也就是我们通常说的网上购物。
据2019年8月30日中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2019年6月，我国互联网普及率为61.2%，网民规模达8.54亿，其中20～29岁群体占总体网民的24.6%[1]。
基于NestedLogit模型的共享单车选择行为研究
基于NestedLogit模型的共享单车选择行为研究基于NestedLogit模型的共享单车选择行为研究1. 引言共享单车是一种新兴的交通工具，以其便捷、低碳的特点深受用户的喜爱。
然而，随着共享单车市场的繁荣和竞争的加剧，如何理解用户选择共享单车的行为以及影响因素，成为了研究者关注的重点。
本文旨在探讨基于NestedLogit模型的共享单车选择行为研究，为共享单车行业的发展提供参考。
2. 相关理论2.1 共享单车选择行为理论共享单车选择行为是指用户在众多共享单车品牌和运营商中选择、使用共享单车的行为过程。
用户的选择行为受到多个因素的影响，包括个体特征、出行需求、服务质量以及环境因素等。
通过理解这些因素的作用机制，可以更好地预测和解释用户的共享单车选择行为。
2.2 NestedLogit模型NestedLogit模型是一种常用的选择行为建模方法，适用于多层次的选择结构。
在共享单车选择行为中，用户首先需要选择共享单车品牌，然后在该品牌下选择运营商。
因此，NestedLogit模型的应用非常适合对共享单车选择行为进行建模和分析。
3. 研究方法本研究采用问卷调查的方法收集用户的选择数据，并基于NestedLogit模型对数据进行建模和分析。
问卷包括个体特征、出行需求、服务质量和环境因素等多个方面的问题。
通过对收集到的数据进行统计分析和模型拟合，得到了共享单车选择行为的影响因素以及各因素的权重。
4. 研究结果研究结果显示，共享单车选择行为受到多个因素的影响。
个体特征方面，年龄、性别、职业等因素对选择行为有显著影响；出行需求方面，出行距离、时间和目的地等因素影响用户的选择行为；服务质量方面，车辆状况、停车便利性和客户服务等因素影响用户选择；环境因素方面，共享单车站点分布和道路条件等也会影响用户的选择行为。
5. 研究意义和展望通过基于NestedLogit模型的共享单车选择行为研究，我们对共享单车的选择行为有了更深入的理解。
Logistic数据挖掘模型实际应用案例
顾客信息资料
(共1000条记录，41个变量)
字段含义
指标解释
性别
年龄
收入
收入
地址
地址，文本型
宗教 支付方式 教育程度
宗教 话费支付方式——预交还是后付 集合型
…
…
客户流失分析之数据准备
• 把CDR月度数据汇总成6个月的总体数据 • 根据CDR数据生成各种不同的平均数据和组合数据 • 归并客户信息数据、CDR数据与话费数据 • 对客户现在类型的合理性进行简单分析
客户流失分析之建立模型和模型评估
客户流失分析之模型发布
• 对每个特定客户的流失可能性进行打分评估 • 写回数据库
❖ logistic应用示例——二项logistic回归——客户流失
❖ logistic应用示例——二项logistic回归——客户流失
❖ logistic应用示例——多项logistic回归——客户分类
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❖ 理解数据挖掘的注意事项4-关注那些错误的预测
❖ 回归模型简要介绍
• 回归是通过具有已知值得变量来预测其他变量的值。在 最简单的情况下，回归采用线性回归这样的标准统计技 术。
• 但是，很多问题时不能用简单的线性回归所能预测的。 如商品的销售量，股票价格，产品合格率等，很难找到 简单有效的方法来预测。因为要描述这些事件的变化所 需的变量太多，且这些变量本身往往是非线性的，故要 使用非线性回归方法，比如逻辑回归，决策树，神经网 络等。
❖ logistic模型主要应用方向
logistic回归的主要应用方向： 1.在国外广泛的应用于银行信贷用户等级划分，在国内主要 用于电信业客户的流失及预测分析。 2. 在流行病学和医学中最常用的分析方法 3.对一般反应变量为分类变量或二分变量的都可以用logistic 解决。
Logit模型原理
L o g i t模型原理(总5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--Logit模型一次选择行为通常会包含以下几种要素：（1）决策者（Decision Maker），即做出选择行为的主体；即使面对相同的备选方案集，不同的决策者也会做出不一样的选择，这也是为什么在调查、收集用户/消费者的选择行为的数据时需要收集受访者的个人社会经济状况的资料的原因。
（2）备选方案集（Alternatives），通常会有多个方案供决策者选择；所谓的备选方案就是供决策者选择的一个选择集。
例如应急接驳时乘客的出行方式选择主要有：备用公交、平行公交、地铁绕行。
在实际情况中，针对不同的个体，其实际所面临的选择域可能并不一致。
3个不同的选择集的概念：通用方案集（Universal Choice Set）可行方案集（Feasible Choice Set）实际考虑的方案集（Consideration Choice Set）（3）各个方案的属性（Attributes of Alternatives）。
每一种影响方案选择的因素称之为一个属性（Attributes）；选择结果的除了受到决策者的个人属性的影响以外，每一个选择项（即“方案”）的自身属性也会影响到选择的结果。
这一点很容易理解。
在出行方式选择的案例中，选择的结果除了受到出行者的个人属性（收入、工作类型等）的因素影响以外，人们在选择的时候还会考虑每一种出行方式的不同方面的属性特征，包括每一种出行方式的费用（Cost）、时间（Travel Time）、舒适性（Comfort）、安全性（Safety）、可靠性（Reliability）等等。
不同的方案属性描述了各个方案在不同的维度上可以提供给人们的效用（Utility）。
我们可以将“效用”理解为“人们在某个维度上所获得的满意程度”。
人们在进行选择的时候考虑的是各个方案在所有的属性维度上的总和——“效用最大化”也是最为常见的决策准则。
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从拟合的嵌套Ｌｏｇｉｔ模型的本身来讲， 所得到三个子集（ｔｙｐｅ：文化性、娱乐性和 饮食性）的ｅ值都处在（０，１）之间，一 方面说明拟合的模型满足效用最大化，另 一方面也说明消费单位的决策树的构建比 较合适。模型的拟合优度检验得到 ＭｃＦａｄｄｅｎ的似然比为ｐ＝Ｏ ６３２５，拟合的 效果比较好。由此可见本文所建立的决策 树比较合适。
表１嵌套Ｉｏｇｉｔ模型的拟合结果
Ｔａｂｌｅｌ ｆｉｔｎｅｓｓｏｆｔｈｅ ｎｅｓｔｅｄＩｏｇｉｔｍｏｄｅｌ
远小于０ ０５，不满足 ＩｌＡ假设，故采用嵌套
Ｌｅｇｉｔ模型。 模型的拟合。该
嵌套Ｌｏｇｉｔ模型的概率 可以表达为两个简单
Ｌｏｇｉｔ模型概率乘积：
Ｐｒ。２Ｐ ｒｉ。。‘Ｐｒ；，其中的 条件概率为Ｐｒ。＝ｃｘｐ
用多项Ｌｏｇｉｔ模型，要用嵌套Ｌｏｇｉｔ模型
（Ｕｍ Ｓ ２０１０ ｏ
效用函数。其函数为Ｕｉ＝ｖ．＋Ｅ．（ｊ－１， ２，…，Ｊ），其中ｕ是产生的总效用，Ｖ是 非随机效用部分，是可由被观察到的自 变量解释的部分，一般情况下该部分效 用被假设为与各解释变量之间呈线性关
系，即Ｖｉ＝Ｘ，，＋ｘ。．＋…＋×．称为线性假设。 Ｅ是由未被观察到或者无法观察到的随 机扰动变量所解释的效用（聂冲、贾生 华，２０１ ０ ｏ
Ｌｏｇｉｔ
消费者行为与目标定位分析
■ 阳长征１李慧敏２（１、桂林理工大学管理学院广西桂林５４１００４ ２、右江民族医学院附属医院中医康复科 广西百色 ５３３０００）
◆ 中图分类号：Ｆ７１３ 文献标识码：Ａ
内容摘要：本文通过对过去消费者行 为研究方法论分析，针对当前的研究 现状使用嵌套Ｌｏｇｉｔ模型和对应分析综 合法，对来自“广西桂林市２０１０年家庭 选择不同休闲吧的情况”调查进行了 调查和实例分析并得出结论。 关键词：消费者行为 目标定位嵌套 Ｌｏｇｉｔ模型；对应分析
１．罗纪宁．消费者行为研究进展评述 方法论和理论范式【玎．山东大学学报，２００８（４）
２．聂冲，贾生华．离散选择模型的基 本原理及其发展演进评价【Ｊ】．数量经济技 术经济研究，２０１０（１ １）
３．王显成，陈艳．旅游目的地选择行 为分析Ｕ１．经济论坛，２００９（４）
４．张锦华，吴方卫．梯度二元融资结构 下中国农村家庭的教育选择基于嵌套Ｌｏｇｉｔ
ＭＯｄｅｌ）模型，孙冰（２００９）、李小亮 （２００８）采用的对应分析法。
模型的构建
（一）嵌套Ｌｏｇｉｔ模型 ｌ ｌＡ假设检验。多项选择Ｌｏｇｉｔ模型和
条件Ｌｏｇｉｔ模型的一个重要的特征是无关 选择的独立性（１ ｎｄｅＰｅｎｄｅｎｃｅ ｆ ｒｏｍ ｌ ｒｒｅｌｅｖａｎｔ Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓ，ｌＩＡ），该假设采 用Ｈａｕｓｍａｎ方法（１９７８年）来检验，若 Ｐ值＜０ ０５，则不服从ＩｌＡ假设，则不能采
表２输出结果表明消费者的家庭收入 对某类型休闲场所组的选择影响起主导作
包含Ａ、Ｂ，ｔｙｐｅ ２包含Ｃ、Ｄ、Ｅ，ｔｙｐｅ ３ 包含Ｆ、Ｇ。再分别确定第一层次（ｔｙｐｅ）和 第二层次（ｂａｒ）的解释变量。ｃｏｓｔ、ｒａｔｉｎｇ 和ｄｉｓｔａｎｃｅ为低层次（即第一层次）的解 释变量，而高层次（即第二层次）的解释 变量需重新产生，以ｔｙｐｅ２为参照组，产生 ｔｙｐｅ分别与ｉｎｃｏｍｅ、ｋｉｄｓ之间的交互项作 为高层次的解释变量。
２０１０ ｏ
实证分析
（一）资料来源与指标体系 资料来自桂林红日文化公司２０１０年 通过问卷调查的方式所收集的数据，即采 用简单随机抽样方法调查桂林市１８０户家 庭对当地７家休闲吧（Ａ：榜样、Ｂ：夜来 香、Ｃ：布兰卡、Ｄ：皇家一号、Ｅ：不夜 城、Ｆ：远大文化、Ｇ：文艺之家）的消费 选择情况，样本数据全部来源于问卷。此 次问卷发放１８０份，回收１６２份，有效问 卷１５１份，有效率９３．２１％。其中所涉及的 变量包括ｂａｒ：休闲吧；ｉｎｃｏｍｅ：家庭的 收入；ｋｉｄｓ：孩子数；ｒａｔｉｎｇ：休息吧环境
设施ｃｏｓｔ：每人每次平均花费；ｄｉｓｔａｎｃｅ：．
家庭与休闲吧的距离；Ｆａｍｉｌｙ—ｉｄ：家庭识 别变量；ｃｈｏｓｅｎ：选择休息吧的识别变量 （０为不选择，１为选择）。调查表中变量 ｉｎｃｏｍｅ：家庭的收入；ｒａｔｉｎｇ：休息吧环 境设施；Ｃ Ｏ Ｓ ｔ：每人每次平均花费； ｄｉｓｔａｎｃｅ：家庭与休闲吧的距离均采用李 克特５分量表，１表示“极不重要”，２表示 “不重要”，３表示“一般”，４表示“重要”， ５表示“很重要”。变量ｋｉｄｓ：孩子采用实 际变量（实测数量），因为该数量一般为不 大于５的非负整数，故亦可以把它视为分 类变量来处理。
Ｉ ＩＡ假设的检验。本文运用统计软件 Ｓｔａｔａ １０ ０进行数据处理，其运行结果 ｃｈｉ２（５）＝（ｂ—Ｂ）７［（Ｖ—ｂ—Ｖ—Ｂ）Ａ（一１）］（ｂ—Ｂ） ＝１ ９．５２ ｐｒｏｂ＞ｃｈｉ２＝Ｏ．０００６，检验后Ｐ值
用，对于同一类型的休闲场所来说，家庭 与休闲吧的距离和休闲吧的环境与设施是 消费者选择该场所与否的主要因素，即距 离比越近、环境设施越好则该休闲吧被选 择的机率也就越大。换言之，家庭的收入 是消费者选择哪类型的休闲场所的主要影 响因素，而距离与环境设施对某类型中的 特定休闲吧的选择起决定作用。这些均与 实际情况相吻合，说明该方法对市场战略 策分析有一定的实用性和指导意义。
∥㈨ｎ＝ｉ凇≥．２ 影， ２善ｒ 【焘焘ｊ其七 中
Ｐ·ｊ为第ｊ个变量的边际概率（何晓群，
２０１０ ｏ
绘制对应分析图。为绘图方便，先确 定特征值累计比率和主成分因子个数，一 般选取两个主成分因子，求出Ｒ型和Ｑ型 轮廓坐标（因子载荷矩阵），并绘制在同 一个二维平面上，得出对应分析图，并将 邻近的变量和样品点归为一类，从而对其 进行解释和推断（余锦华、杨维权，
模型的实证分析卟农业技术经济，２００９（２）
５．何晓群．现代统计分析方法与应用 ｆＭ １．中国人民大学出版社，２０１０
６．余锦华，杨维权．多元统计分析与 应用ｆＭｌ．中山大学出版社，２０１０
７．饶克勤，李青．多项式Ｌｏｇｉ ｓｔｉ回归 分析在患者就诊行为影响因素研究中 的应用．中国卫生统计，２０１ ０（２）
●２●３●３
—２ｄｉｍｅ—ｎ１ｓｉｏｎｏ１（２８，１ ９％）２
ｒｌ——· ———ｔ—ｙ——ｐ——ｅ——————————·—————ｋ—ｉ—ｄ——ｓ——］Ｉ
Ｉ！ ‘！！！！！
ｌ
图１第一水平分类点的散点图
Ｆｉｇ １ ＭＣＡ ＣＯＯｒｄｉｎａｔｅ ｐｌｏｔ
Байду номын сангаас
ＩＶ，２ｌｎ［ｙ ｅｘｐ（ｘ｛ｉ．ｐ）］ 贝０Ｐｒ。＝ｅｘｐ（ｙ．·。ｃ＋Ａ，·ＩＶ。）／乏ｅｘｐ（ｙ．‘ｏ【＋ 入．·ＩＶ．），其中入．测量了高层次中每个亚组 内未观察因子之间的相关性，范围在［０， １］之间，入．越大，说明该亚组内各类别之 间相关性越小。若各ＩＶ均为１，则两层嵌 套Ｌｏｇｉｔ模型变成单层嵌套Ｌｏｇｉｔ模型，等 价于条件Ｌ０９ｉｔ模型（饶克勤、李青， ２０１０），数据处理结果如表１所示。
（ｘ，１３）／Ｙ ｅｘｐ（ｘ，１３ ｏ 概率Ｐｒ的计算前需定 义高层次中每组的包 含值（ｉｎｃｌＵＳｉｖｅ ｖａｌ
ｕｅｓ，ＩＶ），因ｔｙｐｅ分 为３个亚组，即对应３ 个ｌＶ值。ｌＶ．定义为：
ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔ＇ｖｖｅｅｎ ｔｙｐｅ。。ａｎｄ‘。ｋｉｄｓ
ｉｎｃａ ｏｍｎｅｄ…’
鑫一
．囊一
＝蓄一
－＇●１
社会各界尤其是企业实践人士与理 论学界的学者对消费者行为的问题关注 度越来越高，企业实践人士主要是期望 通过更多、更深刻的了解消费者的需求 和基本行为，才能更好地在激烈的市场 竞争中脱颖而出，经济学、管理学、社会 学、统计学等各个领域的学者对日益复 杂的消费者行为也展开了大量的研究 （孙跃，２０１０）。 务
结构树。根据嵌套Ｌｏｇｉｔ模型，把全选 择域分成若干个不同层次子集的同时，也 就相当于把个体的决策过程分成了若干的 阶段（王显成、陈艳，２００９ ｏ嵌套Ｌｏｇｉｔ 模型假设随机项服从广义极值分布
ｒ。ｒ
下］
（ＧＥＶ），即、，（￡，）＝ｅｘｐＩ一∑ｌ∑ｅ“’１０ ０的值越
Ｌ。。Ｌ卢＿
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大表示其独立性越好。０必须介于（０，１）
之间才能保证效用的最大化。如果０＝Ｏ，
则说明子集内选项之间具有很高的替代
性；如果０＝１，则表示子集内选项之间完
全独立，满足嵌套Ｌｏｇｉｔ模型对于选项的要 求（张锦华、吴方卫，２００９ ｏ
（二）嵌套１０９ｉｔ模型下对应分析的引入 计算两点距离。对应分析的实质是将
研究样品点之间的关系转换成研究变量点 之间的关系，而变量点间相互关系一般用 两个变量点间的欧氏距离来表示，为消除 量纲的影响，引入第七个和第，个样品间的 加权平方距离公式（罗纪宁，２００８）：