联合分析之CBC模型

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CBC大区架构下的核心商业策略--博弈之CBC篇

《CBC大区架构下的核心商业策略》之博弈篇引子：运用博弈论（Game Theory）的模型来探明中广立方在CMMB产业大潮中与各方产业势力博弈的最优决策以及均衡问题；运用定位（Positioning）的原理来确定中广立方在内容、终端、渠道三个纷繁复杂的产业环节中所处的地位;再结合运用“投资促消费”这样的经济理论来阐述CBC在终端与内容双链方面的补贴投资方面的必然性，将使中广立方从一个混沌的系统中找到适合自己的最优策略、找准自身的定位、通过实现自身经济价值最大化而达到我们的初衷：促使产业能够保持或者趋向良性的发展！1.博弈策略博弈论（Game Theory）是使用严谨的数学模型，研究冲突对抗条件下最优决策问题的理论。

在CMMB这个当前只剩运营商、服务商、用户三方参与的“智猪博弈”游戏中，到底是是以市场手段对客户体验进行挽留的小猪最终取胜？还是以行政手段对客户消费进行劫持的大猪能够取胜？答案不辨自明！当前的形势，基于CBC各级经理们各样场合上几乎一致的上位心态言论，促使产业界的内容商、终端商、渠道商等“服务商”已经不自觉的拧成了一股绳，形成了与运营商CBC拔衡的力量—通过不作为（所谓“无为而治”）而观望的心态这种无声的抗拒来等待局势的转变或拔衡CBC的行政控制！（当然也无须再去证明运营商与服务商之间在用户处获得利益方面的拔衡是否存在！）对于这种现象，其实经济学里早已有一个绝佳的模型适用，那就是“智猪博弈”的故事。

小插段：在阐述我们的博弈策略之前，先来看看著名的“智猪博弈”（Pigs’payoffs）理论框架：故事讲的是：猪圈里有两头猪，一头大猪，一头小猪。

猪圈的一边有个踏板，每踩一下踏板，在远离踏板的猪圈的另一边的投食口就会落下少量的食物。

如果有一只猪去踩踏板，另一只猪就有机会抢先吃到另一边落下的食物。

当小猪踩动踏板时，大猪会在小猪跑到食槽之前刚好吃光所有的食物；若是大猪踩动了踏板，则还有机会在小猪吃完落下的食物之前跑到食槽，争吃到另一半残羹。

联合分析

联合分析也称为结合分析、交互分析，是一种多变量分析方法，最初被应用在心理学研究，但是后来发现其在商业领域更能发挥作用，逐渐成为市场分析的常用方法之一。

一、基本思路联合分析是在已知受测者对某一受测体集合整体评估结果的情形下，经过分解的方法估计其偏好结构。

以上说法比较抽象，结合市场分析角度解释为：我们认为消费者是根据构成产品/服务的多个属性多个水平来进行感知和做偏好判断的，也就是说，消费者对产品/服务的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素综合判断的。

单独或直接的询问消费者各个属性的重要性，是不现实，甚至是无用的。

所以在市场研究中，我们要模拟“消费者在面对不同的产品／服务及其组合时，参考多种属性的结合效应之后做出选择”的过程。

通过提供给消费者以不同的属性水平组合形成的产品，并请消费者做出心理判断，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费者的选择行为，这是一种间接的测量过程。

在联合分析下，产品被理解为属性水平的组合，属性、水平都互为独立变量，这在实际操作中比较困难，因为共线性多少会存在，但只要不严重就没问题。

联合分析的核心在于对单个效用的分析，为此必须考虑大量个体的效用结构。

二、名词解释1.效用的加法模型：假设一种产品或服务有m种属性，每种属性有n种水平，则产品1,2...n的总效用=因子1水平1+...因子m水平n的效用2.属性产品中可能对消费者产生影响的主要特征或指标，相当于方差分析中的因素3.水平属性的不同水平，相当于方差分析中的水平4.正交设计多因素实验的一种优化设计方法，基本思想是选取少数最有代表性的实验充分提取信息，使用的是正交表。

5.轮廓由能描述产品重要特征的属性以及属性的不同水平的组合6.全轮廓所有属性的各种属性水平的组合7.配对表属性间两两配对得到的二维交叉表。

8.相对重要性表示消费者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度9.内部效应预测效用与实际效用之前的相关程度，用于分析结果的可靠性。

联合分析

联合分析及案例应用结合分析联合分析又称结合分析（conjoint analysis）是一种有效的市场研究技术，近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中，尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面，结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视，本文试图通过对一个新产品开发案例的分析，来阐述结合分析在产品概念测试中的应用。

一、结合分析的基本概念结合分析适用于测量消费者的心理判断，如理解（perceptions）和偏好（preferences），在结合分析中，产品/服务被描述为“轮廓”（profiles），每一个轮廓是由能描述产品/服务重要特征的属性（attributes）以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的，结合分析的一个重要的基本假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和做偏好判断；在消费者对轮廓的评价结果的基础上，经过分解的方法去估计其偏好结构,从而推算出消费者对该轮廓的多个属性及各属性水平的偏好得分（preference scores），在结合分析中用分值或效用来描述。

结合分析应用于产品概念测试，能够定量测量消费者对产品/服务的某个属性和某个属性水平的偏好或效用，可以用来寻找消费可接受的某种产品/服务的最佳属性及属性水平组合，这种组合最初可能并没有被消费绪所评价。

为了达到这样的目的，首先要估计不同属性水平的效用或分值，进一步计算出属性的相对重要性（attributes relative importance）和轮廓效用(profile utility)，以便定量化地测量消费者的偏好。

二、结合分析的主要步骤1.确定产品或服务的属性与属性水平结合分析首先要对产品或服务的属性和属性水平进行识别，所确定产品或服务的属性和属性水平必须是显著影响消费者购买的因素。

一个典型的结合分析包含6－7个显著因素。

确定了产品属性之后，还应该确定这些属性恰当的水平，例如容量是MP3产品的一个属性，目前市场上的MP3的容量类型主要有：64M、128M和256M等，这些是容量属性的主要属性水平。

第4章 S-C-P分析范式

(3)通过提供有关产品信息、改善售后服务和提供信用消费等方式使消费者形成偏好。
(4)充分利用地理区位和营销网络优势，在供货时间、运输成本、销售价格、售后服务等方面“制造”差别，使消费者在选择产品时产生偏好。
4.产品差异化对市场结构的影响
(1)影响市场集中度
(2)形成市场进入壁垒
个行业撤退时所遇到的障碍。退出方式为转产或宣布破产。 (2)形成退出壁垒的因素资产专用性沉没成本解雇费用政策限制
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小结
本节主要介绍了：一、市场结构的含义和基本类型；二、决定市场结构的主要因素。（一）集中度（二）产品差异化（三）进入和退出壁垒

至27下节
基尼系数＝均等分布线与罗伦兹曲线围成的面积均等分布线以下的三角形面积
• 基尼系数指标:基尼系数的值在0到1之间变动。基尼系数为0，表明洛伦兹曲线与均等分布线重合，即所有企业规模完全相等；基尼系数趋于1，表明企业的规模分布越来越不均等。
• 洛伦兹曲线和基尼系数可反映出某一特定行业市场上所有企业的规模分布状况。
完全竞争和完全垄断之间，且偏向于完全竞争。主要特征是：产业集中度较低。产品有差别，这是垄断竞争与完全竞争之间的主要区别。进入和退出壁垒较低。企业能自由进入退出市场。
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3.贝恩市场结构分类
贝恩根据产业内规模最大的前四位（CR4）和前八位（CR8）企业的集中度CR（concentration ratio）值，对不同垄断程度的产业进行分类。
AD／SL≥3.5%或AD≥20亿日元——很高产品差别产业； 1%≤AD／SL<3.5%或10亿≤AD<20亿日元——高产品差

Maxdiff系列(六)MaxDiff的数据分析(用Excel进行logit分析)

Maxdiff系列（六）MaxDiff的数据分析（用Excel进行logit分析）最近10年来，Maxdiff在解决多个对象的偏好测量上被应用到越来越多的领域里，但是国内关于Maxdiff数据具体应该如何分析的介绍很少。

尽管本系列曾经就Maxdiff的分析做了一些简单的介绍(参见《Maxdiff系列(五) Maxdiff 的数据分析》)，但主要是从频数分析角度出发简单介绍其分析思想。

目前Maxdiff的主流分析模型是逻辑模型(Logit model)的以及基于此模型的分层贝叶斯估算（Hierarchical Bayesian Estimation）方法。

其中Logit model是核心模型。

我们就先从Logit model的分析开始，看看它是如何用来估算Maxdiff 中各个对象的偏好效用值。

至于分层贝叶斯算法，我们会在以后的系列文章中进行介绍。

为什么要使用logit model，这是因为Maxdiff记录的是消费者在面对不同对象集合时的选择（Choice）。

从模型的角度看，消费者的选择是因变量Y，他所面对的对象集合是自变量X。

而消费者的选择（Y）是一个离散型变量（要么选中，要么不选中），而非连续型数据（偏好打分）。

这时，我们的因变量实际上具有一种概率意义，只不过我们收集到的样本数据并不是如同概率那样可以在0-1的区间里任意取值，而是只能为0或1。

更准确地说，对于Maxdiff，我们通常采用的是条件逻辑模型（conditional logit model）。

之所以使用条件逻辑模型，是因为MaxDiff本身的特性：通过观察消费者在给定不同备选对象时的权衡取舍（trade-off），进而估算对象之间的相对偏好程度。

我们还是从一个简单的例子出发来看看具体应该怎样一步步的建模和分析。

假设我们要评测8个对象，每个受访者要做6道MaxDiff的题目（任务），每个题目中出现4个对象，每个任务里出现的对象如下图所示。

第五周：离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析

第五周：离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析离散选择模型（Discrete Choice Model），也叫做基于选择的结合分析模型（Choice-Based Conjoint Analysis,CBC），是一种非常有效且实用的市场研究技术。

该模型是在实验设计的基础上，通过模拟所要研究产品/服务的市场竞争环境，来测量消费者的购买行为，从而获知消费者如何在不同产品/服务属性水平和价格条件下进行选择。

这种技术可广泛应用于新产品开发、市场占有率分析、品牌竞争分析、市场细分和价格策略等市场营销领域。

同时离散选择模型也是一种处理离散的、非线性的定性数据的复杂高级多元统计分析技术，它采用Multinomial Logit Model进行数据统计分析。

根据Sawtootch公司调查显示：在市场研究中，CBC方法正在快速增长，应用比传统的结合分析（联合分析）应用更多！离散选择模型主要用于测量消费者在实际或模拟的市场竞争环境下如何在不同产品/服务中进行选择。

通常是在正交实验设计的基础上，构造一定数量的产品/服务选择集（Choice Set），每个选择集包括多个产品/服务的轮廓（Profile），每一个轮廓是由能够描述产品/服务重要特征的属性(Attributes)以及赋予每一个属性的不同水平（Level）组合构成。

例如消费者购买手机的重要属性和水平可能包括：品牌（A，B，C）、价格（1500元，1750万元，2000元）、功能（短信，短信语音，图片短信）等，离散选择模型是测量消费者在给出不同的产品价格、功能条件下是选择购买品牌A，还是品牌B或者品牌C，还是什么都不选择。

离散选择模型的一个重要的假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和作选择判断；另一个基本假定是：消费者的选择行为要比偏好行为更接近现实情况。

它与传统的全轮廓结合分析（Full Profiles Conjoint Analysis）都是在全轮廓的基础上采用分解的方法测量消费者对某一轮廓（产品）的选择与偏好，对构成该轮廓的多个属性和水平的选择与偏好，用效用值（Utilities）来描述。

联合分析之CBC模型

作为付费的企业级产品，随着开放平台应用的增多，我们需要考虑不同市场对不同应用或组合的。

数据搜集与分析过程涉及计算机模拟与算法选择，篇幅限制，本文不会展开介绍。

表1 模拟购买的测量方法比较1 联合分析的基本假定与概念基本假定：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行感知和作偏好判断，也就是说，消费者对产品/服务的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素的结合来判断的。

单独或直接的询问消费者各个属性的重要性，是不现实，甚至是无用的。

所以在市场研究中，我们要模拟“消费者在面对不同的产品／服务及其组合时，参考多种属性的结合效应之后做出选择”的过程。

基本概念：在联合分析中，产品／服务被描述为“轮廓”（profile），每一个轮廓是由能够描述产品/服务重要特征的属性以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的。

消费者对某一轮廓的偏好可以分解成该轮廓的多个属性的偏好得分，在联合分析中用效用值来描述。

2 联合分析的操作流程与CBC案例图2 联合分析的基本操作步骤确定属性与水平：这是联合分析最重要的一步。

所有正面和反面的因素都要考虑，而且要包括所有决定性的关键属性在内。

比如考虑产品设计维度的时候，如果缺少价格因素，就会出现一边倒的情况，即用户都会倾向于选择更好的。

一个典型的联合分析包含6~7个显著因素，经验、管理直觉和定性研究是确定产品和服务的主要属性所必不可少的。

当属性决定之后，还要选择每个属性的水平。

各属性所含的水平数目应尽可能平衡（研究表明：一个属性的水平数目增加时，即使起点保持不变，该属性的相对重要性也会提高），水平的范围（从低到高）可以比实际范围低一些或高一些，但不能设定得太离谱，脱离了消费者的真实偏好和感知。

联合分析原理实例市场研究工具之联合分析原理及实例说明

市场研究工具之联合分析原理及实例说明市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。

一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。

联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。

一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。

联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。

联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。

这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。

一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。

确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。

特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。

2．产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。

在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。

3．数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。

-联合分析

• 相对重要性（relative importance weitht）:表示消费者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度。
• 内部效度（internal validity）:预测的效用与实际效用之间的相关程度。
中国人民大学统计学院 7
联合分析的基本思想
• 联合分析法的创建基于这样一种思路:单独考虑某一等级的属性时，属性效用无法测量;若将不同等级的各项属性联合起来加以分析，属性效用有可能被间接地测量出来。 • 基本思想是：通过提供给消费者以不同的属性水平组合形成的产品或服务，让消费者做出心理判断，按其意愿程度给产品（或服务）组合打分或排序，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费者的选择行为。
中国人民大学统计学院 8
分解技术（decompositional technique）
联合分析是一种分解模型，与判别分析和复合回归等属于组合模型者不同。组合模型要先知道受测者对许多个别属性的评价，以发展一预测模型；而分解模型则只要知道受测者对某一事物的整体偏好，然后将整体偏好予以分解，以求得各属性的重要性。
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联合分析的基本概念
• 属性和水平（attribute and levels）:属性是研究中产品的主要特征（等同于方差分析中的因素,如包装，价钱等。）；水平指这些特征的不同取值。
• 轮廓（profile）：由能描述产品（或服务）重要特征的属性以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成。
联合分析（Conjoint Analysis）
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1
• 应用背景概述 • 联合分析的发展概述 • 联合分析的基本理论

联合分析

市场研究的利器－联合分析向采发市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。

联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。

联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。

这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。

一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。

确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU 类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。

特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。

产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。

在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。

数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。

疾病诊断的问题模型分析

学士学位论文疾病诊断分析的问题模型作者单位西北民族大学指导老师 ***作者姓名 ***专业、班级数学与应用数学 2009级应数班提交时间2013年5月疾病诊断分析的问题模型专业：2009级数学与应用数学姓名：*** 指导教师：***摘要在对肾炎进行诊断时，医生通过测得到人体内元素的含量数据，进行肾炎的诊断.结合临床实际数据，根据测得体内元素Cu、Fe、Ca、Zn、Mg、K、Na的含量数据特征，分别建立了健康系数、距离判别、bp神经网络三种模型，介绍了三种模型的计算过程及结果，作为判别人们是否患病的依据.为了使医生减少化验时的数据，得出了影响人们患病的主要指标为Cu、Fe、Ca，使得检验即方便又节省化验费用.利用人体内各种元素含量协助医生对就诊人员进行诊断，通过对三种模型的比较，找出了最佳模型bp神经网络模型，使得诊断的结果比其他模型的准确度要高.关键字疾病诊断，健康系数，欧氏距离，神经网络，模型ABSTRACTNephritis diagnosis, the doctor can be measured to obtain the elements of the content data of the human body, the diagnosis of nephritis associated with the actual clinical data, according to the measured body elements Cu, Fe, Ca, Zn, Mg, K, Na content data definitionswere established health factor, distance discriminant, bp neural network of three models, the calculation process and results of the three models, come to influence doctors in order to reduce the data in the laboratory, as discrimination based on whether people are sick.the people sick indicators for Cu, Fe, Ca, making the test that is convenient and save laboratory costs. use the content of various elements of the human body to assist doctors in diagnosis treatment personnel, through the comparison of the three models to identify the bestmodel bp neural network model, the results of the diagnostic accuracy is higher than other models.Key word:disease diagnosis, health factors, Euclidean distance, neural network model目录摘要 (2)引言.................................... 错误！未定义书签。

教学系统设计

一. 教学设计的模型：1.ADDIE 模型包括分析（Analysis）、设计（Design｝、开发（Development）、执行（Implementation）与评估（Evaluation）-（1）分析：目标分析；行为（能力）分析、目标人群分析、媒体选择、任务分析、成本分析；- ⑵设计：界面设计、序列设计、课的设计、学习者控制；-（3）开发：这一阶段通常通过程序员、绘图艺术家、作家以及学科内容专家的共同合作将设计蓝图具体化并产生一个工作模型，然后，通过对工作模型的形成性评价，以及在开发过程中对评价反馈结果的整合，最终产生一个完整的学习程序；-（4）执行与评估：最后的两个阶段包括把完成了的程序交付给学习者并对目标的达成度作出评价。

2•格拉奇埃利模式格拉奇埃利模式是一个典型的以课堂为中心的教学设计模式。

这种模式以课堂教学为焦点。

已有的教师、学生、课程计划、设备、设施和资源都是进行设计的前提条件。

设计的目的是解决教师在这些条件下如何做好教学工作，完成预期的教学目标。

设计往往发生在学校教师想改进教学，提高教学质量的时候，通常由老师自己来完成设计任务。

这类模式的设计重点是选用合适的教学策略，选择、改变和运用已有的媒体材料，而不是从头开发。

3、肯普模式这一模式是以学科教学、课堂教学为中心的，教师可以根据教学实际情况在模式中寻找自己工作的起始点，按具体需要编排设计顺序。

肯普对学科内容、目标的确定和资源选择等方面的阐述对教师很有吸引力，但他对教学活动、形成性评价和修改的说明却不够详细。

肯普模式的主要特点：a、强调了十要素之间是相互联系、相互作用的，一个要素采取的决策会影响其他要素的决策。

b、要素之间没有线条连接表明在有些情况下，也可以不考虑某一要素。

c、学习需要和学习目的在这种环行结构模式的中心，说明它们是教学设计的依据和归宿，各个要素都应围绕它们而进行设计。

d、表明教学设计是个连续过程，评价和修改作为一个不断进行的活动与所有其他要素相联系。

CBC

．
１４０．
实验与检验医学２０１５年４月第３３卷第２期ＥｘｐｅｒｍｍｎｔａｌａｎｄＬａｂｏｒａｔｏｒｖ
ｅｉｎｅａｖｒ．Ｑ，．，
・
论著・
ＣＢＣ联合ＬＤＨ对白血病、淋巴瘤骨髓侵犯诊断价值
性粒细胞百分比（Ｎ％）、单核细胞绝对值ｆＭ＃）、单核细胞百分比ｆＭ％）及ＬＤＨ对白血病、淋巴瘤骨髓侵犯诊断的曲线下面积
（ＡＵＣ），筛选出具有诊断价值的指标。分析这些指标联合诊断的灵敏度（ＳＥ）、特异性（Ｓ１））、ｆｔ＇ｌ￣．Ｎ￣ｌｌ值（ＰＰＶ）、阴性预测值（ＮＰＶ），建立筛查规则。结果增高有诊断价值的指标有ＷＢＣ、、Ｉ％、ＬＤＨ、Ｍ＃；减低有诊断价值的指标有Ｎ％、ＨＢ、ＰＬＴ、Ｎ＃。建立
ＤｏＩ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１６７４ — １１２９．２０１５．０２．００４
ＤｉａｇｎｏｓｔｉｃｖａｌｕｅｏｆｕｓｉｎｇＲＯＣｃｕｒｖｅｔｏｅｖａｌｕａｔｅＣＢＣａｎｄＬＤＨｉｎｌｅｕｋｅｍｉａａｎｄｌｙｍｐｈｏｍａｗｉｔｈｂｏｎｅｍａｒｒｏｗｉｎｖｏｌｖｅ－

CBC&ACA总结

CBC和ACA数据分析部2005-3-22新华信市场研究咨询有限公司SINOTRUST Marketing Research & Consulting Ltd.CBC (Choice-Based Conjoint)CBC的特点CBC与其它类型的联合分析相比最大的区别在于受访者是通过从一系列的概念(产品)中选择自己喜欢的概念(产品)来表达自己对属性的偏好，而不是对这些概念(产品)进行排序或打分CBC可以使问卷中包含“NONE”选项，这样如果所示的产品中没有受访者感兴趣的，受访者可以选择此项，这样使得访问过程更加接近于真实的购买过程由于每个产品是由所有的属性组成的，因此，受访者在选择的过程中不得不同时比较大量的信息，导致问题的回答难度较大，但是CBC的问卷长度不长CBC的优势在于做价格研究在CBC的问卷中，受访者看到的是一个完整的产品概念，对产品会有较全面的理解，因此，在此基础上所作的价格研究是比较准确的CBC在测量属性之间的交互作用方面具有绝对优势，通过对交互作用的考察能够更好的、更全面的考虑价格影响因素CBC 界面示例由图可知，车型3、车型4和车型6是被测车型1的竞争对手，尤其是车型3和车型4。

如果车型1从12万上升到14万，其市场份额大幅下跌，而此时的车型3和车型4的份额出现迅速上升，表明较多的车型1 的消费者转移到了车型3和车型4上51015202530354010万12万14万16万18万20万车型1（被测车型）车型2车型3车型4车型5车型6CBC 通过假设配置相同的情况下，新车与主要竞争车型的价格差距，来测量品牌对价格的影响除车型1外，其它车型的价格不变。

其中车型3的价格是16万，当车型1和车型3达到相同的喜好程度时（17.5％），车型1的价格是14万，与车型3（16万）的价格差距为2万。

这就表明了车型3的品牌优势和相对车型1的品牌价值。

51015202510万12万14万16万18万20万车型1（被测车型）车型2车型3车型5车型6ACA (Adaptive Conjoint Analysis)ACA的特点ACA的问卷结构较为复杂，长度较长，但每个问题的对于受访者来说比较容易回答问卷的每一部分的前后相关联，根据前面问题的回答情况，后面所出现的问题会自动作出调整，以使整个研究重点集中在受访者最关注的属性上ACA的问卷回答方式是采用打分或排序的形式在测量属性之间的交互作用方面，ACA的效果不如CBC好ACA的优势是在于测消费者的属性偏好ACA的问卷中没有涉及完整的产品，只是部分属性之间的对比，因此，消费者不会对产品有整体认知，在此基础上做价格研究不够准确ACA的界面示例ACA问卷各部分解释ArrayACA的问卷共分为四部分（分别对应上一页的四张图），每一部分中要出现的问题都是根据前一部分问题的回答情况进行调整的，因此，可以说整个问卷是前后相关的体系ACA 的结果示例(各属性整体重要性)保修期载重量油耗水平大修里程品牌价格40302010ACA 的结果示例(不同品牌的效用)U tility.5-.5-1.0-1.5ACA 的结果示例(新产品心理市场份额预测)产品4产品218.5%产品1产品4ACA的结果示例(理想的产品组合)竞争产品1竞争产品2竞争产品3理想产品竞争产品4竞争产品5CBC vs ACA二者各自的优势二者的大体操作流程相同，区别在于二者的问卷长度不同，问题的难易程度不同。

CBC模型在癌症治疗中的研究与应用

CBC模型在癌症治疗中的研究与应用随着医学的不断发展，现代肿瘤治疗已不再是单一的治疗手段，而是采用多种治疗手段相结合，力图最大限度地消除癌细胞，提高患者的生存率以及生活质量。

实际上，目前的癌症治疗中使用了很多的治疗方法，其中较为重要的一个就是CBC（Cytokine-Induced Killer Cells）免疫疗法，下面就让我们一起来探讨一下CBC模型在癌症治疗中的研究与应用。

一、CBC免疫疗法的原理癌细胞是一种由受损或者异常的细胞变异而来的细胞，其狂热的生长与繁殖是产生肿瘤的重要原因，而肿瘤则是由大量癌细胞聚集形成的疾病。

目前，很多科学家都在积极研发新型癌症治疗方法，其中CBC免疫疗法在治疗肿瘤方面具有巨大的潜力。

CBC免疫疗法的原理在于通过采集患者自身的外周血，将其进行体外淋巴细胞激活、扩增，最后通过输注的方式将这些Killer Cells进入患者体内，这些Killer Cells则会通过感染机制识别并攻击恶性肿瘤及其转移。

二、CBC模型在癌症治疗中的应用CBC免疫疗法的疗效和治疗概念，在近年来逐渐引起了关注。

在很多国家，这项治疗手段已经成为了一种定期的癌症辅助治疗手段。

在中国，CBC免疫疗法被广泛的应用于胃癌、肺癌、乳腺癌等恶性肿瘤的治疗上，据数据表明，一些肿瘤患者在使用CBC免疫疗法后，肿瘤大小明显减小或消失，且肿瘤复发的风险也明显降低。

此外，在癌症综合治疗中，CBC免疫疗法也可以与手术、放疗、化疗等多种治疗手段相结合，以达到最佳治疗效果。

三、CBC模型的发展前景尽管在CBC模型的应用中，还存在部分问题比如CBC治疗的副作用较大等问题，但目前已有很多研究发现CBC模型具有良好的安全性与抗肿瘤疗效。

目前，一些科学家正在继续进行CBC免疫疗法的相关研究，目的是将其应用于更多的癌症治疗领域以及治疗不同类型的癌症，如直肠癌、宫颈癌等。

同时，CBC免疫疗法还需要与其他肿瘤免疫疗法相结合，以进一步提高治疗癌症的准确性和效率。

CBCV模型在互联网企业估值中的应用探讨

CBCV模型在互联网企业估值中的应用探讨随着互联网行业的快速发展，互联网企业估值成为了投资者和企业家们关注的焦点之一。

在估值过程中，一种常用的模型是CBCV模型，它可以帮助投资者和企业决策者更准确地评估互联网企业的价值。

本文将探讨CBCV模型在互联网企业估值中的应用，并分析其优劣势。

一、CBCV模型概述CBCV模型是一种基于风险投资理论的企业估值模型，其全称为“Convertible Bond valuation model”，即可转换债券估值模型。

该模型通过考虑企业的资产负债情况、未来现金流预期和市场风险等因素，计算企业的估值。

CBCV模型主要包括三个部分：首先是对企业未来现金流的预期，其次是对企业的资产负债情况的分析，最后是对市场风险的评估。

通过综合考虑这三个方面的因素，CBCV模型可以给出一个比较准确的企业估值。

二、CBCV模型在互联网企业估值中的应用1.对互联网企业未来现金流的预期在CBCV模型中，对企业未来现金流的预期是一个重要的输入变量。

对于互联网企业来说，其盈利模式可能更多地依赖于广告收入、会员费用、交易佣金等非传统的收入来源。

在预测互联网企业的未来现金流时，需要考虑到这些特殊的盈利模式，以及互联网行业的快速变化和不确定性。

互联网企业通常拥有大量的用户数据和用户行为信息，可以通过大数据分析等手段更准确地预测未来的盈利能力。

在应用CBCV模型进行互联网企业估值时，需要充分考虑到这些特殊因素，以提高估值的准确性。

2.对互联网企业资产负债情况的分析在互联网行业中，企业往往具有较高的商誉价值，同时可能存在着一定程度的资产负债不平衡的情况。

CBCV模型可以通过分析企业的资产负债情况，对其进行量化和评估，从而更准确地反映企业的价值。

互联网企业的资产可能更多地集中在无形资产、技术创新和品牌价值等方面，这些资产的价值可能难以通过传统的财务指标来衡量。

在应用CBCV模型进行互联网企业估值时，需要对企业的资产负债情况进行更深入的分析和评估。

cbc联合分析的原理及应用

CBC联合分析的原理及应用1. 引言CBC（Complete Blood Count）联合分析是一种常见的血液检测方法，通过检测血液中的各类细胞计数及形态特征，帮助医生诊断和监测患者的疾病状态。

本文将介绍CBC联合分析的原理和应用。

2. 原理CBC联合分析主要通过自动化血液分析仪器进行实现，以下是CBC联合分析的原理：•细胞计数：血液分析仪器能够识别和计算血液中的各类细胞，包括红细胞、白细胞和血小板等。

这些细胞的数量对于判断患者的健康状况和疾病诊断非常重要。

•细胞分类：血液分析仪器能够将不同类型的细胞进行分类，通过识别细胞的形态特征和染色性质，例如红细胞的大小和形状、白细胞的类别等。

这些分类信息能够提供更详细的健康状况评估。

•血红蛋白测定：血液分析仪器还能够测定血液中的血红蛋白含量，血红蛋白是红细胞中的重要成分，对于体内氧气的运输至关重要。

血红蛋白的异常水平可以指示贫血等疾病。

3. 应用CBC联合分析在临床医学中有着广泛的应用，以下是几个常见的应用场景：•疾病诊断：通过细胞计数和分类结果，医生可以判断患者是处于感染、炎症、过敏还是自身免疫性疾病等不同疾病状态。

例如，白细胞计数异常可以提示感染，红细胞计数和血红蛋白水平异常可以指示贫血等。

•疾病监测：CBC联合分析在疾病治疗过程中可以起到监测患者疾病进展、评估治疗效果的作用。

医生可以通过连续监测患者的细胞计数、分类及血红蛋白水平的变化来及时调整治疗方案。

•健康体检：CBC联合分析也可以用作常规健康体检，帮助人们及时发现相关疾病。

因为CBC联合分析非常方便快捷，可以在短时间内获得丰富的血液参数信息，因此被广泛应用于医疗机构和体检中心。

4. 结论CBC联合分析是一种重要的血液检测方法，通过细胞计数、分类和血红蛋白测定，可以提供详细的健康状况评估和疾病诊断。

它在临床医学中应用广泛，并且在疾病治疗和健康体检中都扮演着重要角色。

随着技术的不断发展，CBC联合分析的能力和应用范围将会不断扩大，为人们的健康保驾护航。

联合分析统计检验方法探讨

联合分析统计检验方法探讨联合分析中统计检验的方法探讨第一章导论1.1 研究的目的与意义联合分析也称为结合分析，从字面意义来看，联合分析意味着对结合效应的评价，它是西方营销研究领域里应用最为广泛的研究消费者偏好的分析方法，联合分析是对用户购买决策的一种现实的模拟。

在现实的决策过程中，由于价格等原因，消费者要对产品的多个属性进行综合考虑，往往要在满足一些要求的前提下牺牲部分其他属性，显示出一种对属性的权衡与折中（Trade-off）。

传统的市场预测方法大多数只能对产品的销售状态、数量进行定性分析和预测, 而联合分析法则能根据产品自身所拥有的各种特性(如价格、颜色、款式以及产品的特定功能等)，以及这些特性为消费者所重视的程度去分析市场前景；可以分析出在同样的成本条件下，产品具有哪些特性组合最能使消费者满意，不但能进行定性描述，而且可以进行数量分析。

国内目前对联合分析大多停留在方法应用上，而在理论探索方面还比较少，本文拟以联合分析方法的理论为基础，构建联合分析假设检验体系，结合实际分析验证体系的正确性，进一步完善联合分析方法理论。

2.2 国内外研究综述1.2.1国外研究综述联合分析（Conjoint Analysis）理论是一种多元统计方法，这一理论的研究是随着商品经济的发展对市场研究方法的需求而产生的。

如何测度消费者的需求及偏好一直受到学术界和经营管理界的广泛关注，联合分析理论的基础要回到20世纪60年代，一致认为1964年标志着联合分析计量的开始,联合分析早期被称为联合衡量（Conjoint Measurement）,最初由数理心理学家Luce和统计学家Luckey提出（1964）。

1978年Carmone,Yen和Jam等人将联合衡量改为联合分析。

随着市场经济的发展，特别是统计学领域理论的不断完善，在商品经济领域中对于非定量产品的市场研究缺乏有效的手段，人们开始专注于对非定量问题的研究和探索。

联合分析方法的出现解决了这一问题，并受到了极大的关注。