浅谈回归分析在广告策略中的应用.ppt

浅谈回归分析在广告策略中的应用 第一章 问题的提出 1.广告是商品生产者、经营者和消费者之间沟通信息的重要手段；同时也是企业占领市市场、推销产品、提供劳务的重要形式。 2.影响产品销量的因素: (1)价格 (2)产品影响面 (3)消费者的需求 广告 (4)消费者的偏好 3.怎样制定广告在电视台的播放时间，才能使自己的广告作用发挥到最大呢？ 针对电视广告播放时间与产品销量之间的关系，用参数的最小二乘法，建立一元线性回归模型。 数 据 X:电视广告播放时间（小时）Y:产品销量（件） 建立模型并得到回归方程 用参数的最小二乘法建立了一元线性回归模型，从而得到回归方程 Yi=139.8611+480.8909*Xi+εi，i=1,2,…,59 进行检验 1.经济意义检验 β0=139.86110 ；β1=480.89090 2.拟合优度检验 可决系数R2=0.826316 3.变量显著性检验 在显著水平α=0.05的条件下，t0.025(57) ≈2 ︱t0︱=0.883450t0.025(57) ，常熟不具备线性关系 ︱t1︱=16.46759 t0.025(57) 在原散点图上作出回归曲线 再次观察原散点图 随着已连续播放广告的月数Xi不断增多，销售量时而增加得多，时而增加得少。因此，我们可能忽略的某一项对被解释变量有重要影响的因素。 播放电视广告时间的增加导致产品销量的增加取决于人们是否收看了电视 收看电视 随着播放电视广告时间的增多 使 有更多人对该产品有所了解 使 产品的销量所增加 不收看电视 随着播放电视广告时间的增多 不会使 有更多人对该产品有所了解 不会使 产品的销量所增加 普通人在白天都需要上学或上班，只能选择在晚上“黄金时间”收看电视节目 因此，为了区别出人们观看广告的时间，我们定义虚拟变量Di 0,非黄金时间 Di= 1,黄金时间 X:电视广告播放时间（小时）Y:产品销量（件）（“o”表示在非黄金时间内；“*”表示黄金时间内） 重新建立模型 我们用乘法方式引入虚拟变量Di ，重新建立回归模型并得到回归方程： Yi=332.2526+297.9173*Xi+262.5070*Di*Xi +εi，i=1，2，…，59 进行检验 1.拟合优度检验 可决系数R2=0.985357 2.变量显著性检验 在显著水平α=0.05的条件下，t0.025(57) ≈2 ︱t0︱=7.064998t0.025(57) ︱t1︱=26.30920 t0.025(57) ︱t2︱=24.66206 t0.025(57) 说明解释变量X是显著的。 3.方程总体线性的显著性检验 在显著水平α=0.05的条件下，F0.05（1,56）=4.12 F=1884.140 F0.05（1,56），可以判断出方程总体上的线性关系显著。 在散点图上做出加入虚拟变量后的回归线 结论 1.在电视台播放产品广告的时间对产品的销量有深远影响。 2.是否在“黄金时间”播放电视广告对产品的销量也有显著影响。 3.该模型可对企业在电视广告策略的制定上作为一个参考。 谢谢！！ * * * * * * * * * * * * * * * * * * *