- 締切済み
売上の代理変数について
こんにちは。 現在は、書籍の販売部数（Y）を決める要因について、内容品質（X1）・口コミ効果（X2）・広告効果（X3）との関係を調査するために、質問票を作っています。 しかし、書籍の販売部数について、どのような代理変数で問題を作ったらいいのかはかなり悩んでいます。 何かアドバイスを頂けると幸いです。 よろしくお願い致します。
- みんなの回答 （1）
- 専門家の回答
みんなの回答
- bigorange9
- ベストアンサー率75% (171/227)
関連するQ&A
- 確率変数の変換について（2つの確率変数の和）
毎々お世話になっております． このたびは，2変数の確率変数の変換について質問させていただきます． ［問］ X1およびX2はi.i.d.でそれぞれ[0,1]の区間で一様に分布している． Y=X1+X2の確率密度関数を求めなさい． 上記の問いに関してですが， X1,X2の密度関数はf(xi)=1 for 0<=Xi<=1 i=1,2 であり， 同時確率はf(x1,x2)=1 for 0<=x<=1 であるというところまでは分かりました． また，X１＝Y－Z，X2=Zとすることで，ヤコビヤンJ＝１であるというとろこまではできました． しかし，これ以降，どのように考えれば良いのかが分かりません． 直感的に，X1とX2が一様に分布しているために，Y=X1+X2は0<=y<=2の範囲に分布し， y＝１のときにg(y)が最大になるのであろうと考えられ， g(y)=y for 0<=y<=1 g(y)=2-y for 1<y<=2 1という確率密度関数になるであろうことは分かります． このような考え方が正しいかどうかも含めて，この問題の解法をご教示いただけないでしょうか？ 何卒よろしくお願いいたします．
- 締切済み
- 数学・算数
- 多変数多項式の係数の求め方
y = a0 + a11*x1 + a12*x1^2 + a13*x1^3 + ・・・ + a21*x2 + a22*x2^2 + a23*x2^3 + ・・・ ・ ・ 上記のような多変数多項式の各係数をエクセル2007で求めようとしているのですが、 やり方がわかりません。 単変数や1次の多変数の係数は、LINEST関数や回帰解析ツールを使えば、 求められることが分かったのですが、多変数多項式の各係数はどのようにして求めるのでしょうか。 どなたかご教授いただけると助かります。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 多変数関数の解法について
y=a1x1+a2x2+・・・+a8x8にあたる式がいくつもあり、x1～x8,yの変数はわかっているとすると、a1～a8の係数はどうすれば求められるでしょうか？ やりたいことは、これらをexcelで計算し、係数を推定したいです。 ニュートン法を使えば求められるのでしょうか？是非、教えていただきたいです。。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 確率変数（たぶん初歩的な問題です）
【問題】 離散型確率変数X,Yの分布がP(X=xi)=pi,P(Y=yi)=qi (i=1,2)であるとき,E(X+Y)=E(X)+E(Y)を示しなさい. 【自分なりの答え】 E(X+Y)=(x1+y1)p1q1+(x1+y2)p1q2+(x2+y1)p2q1+(x2+y2)p2q2 =x1p1(q1+q2)+x2p2(q1+q2)+y1q1(p1+p2)+y2q2(p1+p2) =x1p1+x2p2+y1q1+y2q2 =Σ(i=1～2)xipi+Σ(i=1～2)yiqi =E(X)+E(Y) と自分なりに考えて証明してみたのですが,これではXとYが独立な確率変数の場合の証明となってしまいます. XとYが独立な確率変数ではなくてもE(X+Y)=E(X)+E(Y)が成立するはずなのですが、どう証明すればよいのでしょうか？ アドバイスをいただけないでしょうか？お願いします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 均等分布された確率変数から密度を求める？
X1,X2, ..., Xnは [0, a]で均等分布された確率変数である。 Y=X+2Yの密度を求めよ。 難しすぎて分かりません。 どなたか教えて頂けないでしょうか？
- 締切済み
- 数学・算数
- 確率変数について
【問題】 離散型確率変数X,Yの分布がP(X = xi) = pi, P(Y = yi) = qi (i = 1,2)であるとき, E(X + Y) = E(X) + E(Y)を示せ. 【自分なりの解答】 P(X = xi and Y = yj) = rijとする. ゆえにpi = ri1 + ri2 かつ, qi = r1i + r2iである. E(X + Y) = (x1 + y1)r11 + (x1 + y2)r12 = (x2 + y1)r21 + (x2 + y2)r22 = x1(r11 + r12) + x2(r21 + r22) = y1(r11 + r21) + y2(r12 + r22) = x1p1 + x2p2 + y1q1 + y2q2 = (x1p1 + x2p2) + (y1q1 + y2q2) = E(X) + E(Y) 【質問】 この解答は P(X = xi and Y = yj) = rijと仮定した時に, pi = ri1 + ri2かつ, qi = r1i + r2iであることを大前提にして問題を解いています.でもこの大前提がなぜ成立するのかが,上手に表現(証明)できません.何かアドバイスをいただけないでしょうか？よろしくお願いします.
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 回帰分析で以下のようになる原因は何でしょうか？
回帰分析で以下のようになる原因は何でしょうか？ 式１ logit(Y) = -3.23 + 2.45 * X1 式２ logit(Y) = -3.23 - 0.53 * X1 + 1.34 * X2 ロジスティック回帰分析によりYをX1，X2によって説明する式を推定しました． 説明変数にX1のみを用いた場合，式１ように，X1の上昇によってYの値も大きくなるというモデルになりました． しかし，説明変数にX2も加えた場合，式２のようにX1の上昇によってYが小さくなるというモデルになってしまいました． この解釈は正しいのでしょうか？ もし正しいとすれば，式１と式２でX1の効果が逆に鳴っている原因は何でしょうか？ ご教示お願いいたします． ちなみに問題を簡単にするため説明変数の数や係数の値は架空のものです．
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 単回帰分析と重回帰分析の結果の違い
論文を読んでいて疑問に思うことがありました．よろしくお願いします． 私は，回帰分析とは変数Ｙを、ｐ個の変数Ｘ１，Ｘ２ ，… Ｘｐにより説明したり予測するための統計的手法であり，ｐ=1のときは単回帰分析，ｐ>1のときは重回帰分析と呼ぶ，と解釈しています． 今，ある施設のサービス改善についての調査論文を読んでおります．そこではアンケート調査でその施設のサービスの総合評価Yと，８個の各サービス毎の評価(x1～x８)を調べ，総合評価Yを従属変数， x1～x８を説明変数として重回帰分析にかけます．そして出た相関係数から施設の総合評価に対する各サービスの重要度を求め，改善につなげようとしています． 結果，重要度は ｘ１＞ｘ２＞ｘ６＞ｘ３＞ｘ７＞ｘ８＞ｘ４＞ｘ５ という結果になりました．ここまではわかるんです． ですが次に総合評価Yを従属変数，x１を説明変数として単回帰分析，また総合評価Yを従属変数，x２を説明変数として単回帰分析，また総合評価Yを従属変数，x３を説明変数として単回帰分析・・・というようにこの操作をｘ８まで続け，出た相関係数を比較しています．結果は ｘ１＞ｘ２＞ｘ４＞ｘ８＞ｘ３＞ｘ５＞ｘ７=ｘ６ となっており，重回帰分析の結果と照らしあわせると最初のｘ１とｘ２は合致しているものの，あとはバラバラです．ｘ６にいたっては最後にきています．なぜでしょうか．論文は「どのサービスも総合満足度に重要な影響を与えており，特にｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４を改善するのがよい」 と締めくくっています． 質問は3点です． (1)なぜ重回帰分析の結果と単回帰分析の結果が異なるのか (2)どのサービスも総合満足度に重要な影響があるとして，それは重回帰分析の結果だけで言えるのではないか（重回帰でも相関係数は出ているし，単回帰分析をする意味はあるのか） 稚文ですみません． 当方あまりオツムがよろしくないのでできるだけわかりやすくよろしくお願いします．
- 締切済み
- その他（学問・教育）
- 重回帰による変数の作成
統計学については、初心者なのですが、論文の実証分析で使うことになり、必死に勉強しております！よろしくお願いします。 重回帰を用いて、説明変数（x１、x２・・・・ｘｎ）を用いて、新たな変数ｙを作成したいのですが、可能でしょうか？ 参考になるHPや本など、情報をお願いします！
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 【指数分布】確率変数の和
X1,X2,...,Xnは互いに独立な確率変数であり、 それぞれ指数分布 f(x)=1/λ*exp(-x/λ) (x>0) に従います。 確率変数 Yk=X1+X2+...+Xk の確率密度関数をfk(x) とするとき、 （１）fk(x)=∫[0,∞]fk-1(x-t)f(t)dt (x>0) を示せ。 （２）fn(x)を求めよ。 （３）確率変数 Yk=X1+X2+...+Xk の期待値、分散を求めよ。 との問題なのですが、 （１）について、 XとYが独立であるとき、Z=X+Yの確率密度関数fZ(z)は 畳み込み積分で与えられるので、 fZ(z)=∫[-∞→∞]fX(x)fY(z-x)dx を...と考えたのですが 上手く証明ができません。 また、（２）について、 指数分布が事象が起きる時間間隔が従う分布だということから 要は、n回の事象が起きるまでの時間と考え、 fn(x)=n/λ だとは思うのですが、よくこれは特性関数から計算すれば良いのでしょうか... どなたか数学に詳しい方が居られましたら、 ご教授のほどよろしくお願いいたします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
補足
ご返事ありがとうございます。 説明が下手で申し訳ございません。 書籍の売り上げについて、内容品質（X1）・口コミ効果（X2）・広告効果（X3）はみんな影響があると思われます。 いろんな要素の中に、一番書籍の売り上げに影響を与える要因を明らかにするために、現在、消費者向きの質問票を作っています。 しかし、質問票には、売上に関連する情報を聞けないので そのため、もし重回帰分析を行う場合 売上の部分に、どのように処理したらいいのかについて 教えて頂けると幸いです。 よろしくお願いいたします。