Diễn giải tham số

Các tham số của mô hình cho biết mức độ hấp dẫn của các đặc điểm trong các phương án lựa chọn. Chẳng hạn, tham số cho convertyes cho biết mọi người ưa thích mui trần so với mức cơ sở là convertno đến mức nào. Nếu tham số cho convertyes dương, thì trung bình mọi người thích xe có mui trần. Nếu âm, họ thích xe không mui trần.

Dùng summary() để xem các tham số mô hình cho đối tượng mô hình m1. Sau đó diễn giải tham số cho convertyes để xác định xe mui trần hấp dẫn hơn hay kém hấp dẫn hơn so với xe không mui trần.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.8+

42 reviews

Bắt đầu khóa học miễn phí

Mục tiêu của chương này là giúp bạn đi qua toàn bộ quy trình mô hình hóa lựa chọn nhanh nhất có thể, để bạn có cái nhìn tổng quan về những gì mô hình lựa chọn có thể làm và cách quy trình này vận hành. Ý tưởng chính là chúng ta có thể dùng mô hình lựa chọn để hiểu lựa chọn sản phẩm của khách hàng phụ thuộc vào các đặc điểm của sản phẩm như thế nào. Người mua xe thể thao có thích hộp số sàn hơn số tự động không? Khác biệt bao nhiêu? Để mang đến bức tranh tổng quan, chúng ta sẽ lướt qua nhiều chi tiết. Ở các chương sau, chúng ta sẽ quay lại và đi sâu vào các vấn đề quan trọng trong chuẩn bị dữ liệu, đặc tả và diễn giải mô hình, cũng như báo cáo phát hiện, để bạn sẵn sàng áp dụng các phương pháp này với dữ liệu lựa chọn của riêng mình.

Exercise 1: Vì sao là lựa chọn?Exercise 2: Dữ liệu lựa chọn Exercise 3: Khám phá dữ liệu lựa chọn Exercise 4: Tìm các mức (levels) của một factor Exercise 5: Khám phá một quan sát lựa chọn Exercise 6: Mọi người đã chọn gì?Exercise 7: Ước lượng và diễn giải một mô hình lựa chọn Exercise 8: Khớp một mô hình lựa chọn Exercise 9: Diễn giải tham số

Bài tập hiện tại

Exercise 10: Sử dụng mô hình lựa chọn để ra quyết định Exercise 11: Dự đoán thị phần lựa chọn Exercise 12: Vẽ biểu đồ tỷ phần lựa chọn

Có nhiều nguồn khác nhau để lấy dữ liệu lựa chọn và cũng có nhiều cách định dạng dữ liệu. Trong chương này, chúng ta sẽ lấy dữ liệu được cung cấp ở một số định dạng thay thế và học cách chuẩn hóa chúng để phục vụ mô hình lựa chọn. Chúng ta cũng sẽ thảo luận cách bạn có thể xây dựng một khảo sát để thu thập dữ liệu lựa chọn của riêng mình.

Exercise 1: Ghép dữ liệu lựa chọn Exercise 2: Chúng ta có bao nhiêu lựa chọn?Exercise 3: Thuộc tính và mức Exercise 4: Kiểm tra một lựa chọn đơn lẻ Exercise 5: Chuyển từ định dạng rộng sang dài Exercise 6: Chuyển từ dạng rộng sang dạng dài Exercise 7: Sắp xếp dữ liệu dạng long Exercise 8: Thay đổi biến Selection Exercise 9: Dữ liệu lựa chọn trong hai tệp Exercise 10: Kiểm tra một lựa chọn trong hai tệp Exercise 11: Gộp hai tệp Exercise 12: Trực quan hóa dữ liệu lựa chọn Exercise 13: Mọi người chọn loại sô cô la nào?Exercise 14: Mọi người có chọn mức giá thấp hơn không?Exercise 15: Thiết kế một khảo sát conjoint

Trong chương này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào việc ước lượng các mô hình lựa chọn. Để tạo nền tảng tư duy về mô hình lựa chọn, chúng ta sẽ tập trung vào cách mô hình multinomial logit chuyển các đặc điểm sản phẩm thành dự đoán về lựa chọn của người ra quyết định. Điều này sẽ giúp bạn có khung tư duy để quyết định đưa những đặc điểm nào vào mô hình.

Exercise 1: Choice models - hoạt động bên trong Exercise 2: Tạo đối tượng mlogit.data Exercise 3: Fit một choice model Exercise 4: Loại bỏ hệ số chặn (intercept)Exercise 5: Diễn giải các tham số của mô hình lựa chọn Exercise 6: Thương hiệu sô-cô-la nào được ưa thích nhất?Exercise 7: Tính mức sẵn sàng chi trả Exercise 8: Xem Price như một factor Exercise 9: Kiểm định tỷ số hợp lý (Likelihood-ratio test)Exercise 10: Hệ số chặn và tương tác Exercise 11: Tương tác giữa thương hiệu và loại sản phẩm Exercise 12: Tương tác giữa giá và số lần thử Exercise 13: Dự báo thị phần Exercise 14: Dự đoán thị phần cho phân khúc racer Exercise 15: Dự đoán thị phần cho thanh sô-cô-la Exercise 16: Vẽ biểu đồ thị phần cho thanh sô-cô-la

Mỗi người có khẩu vị và sở thích khác nhau. Điều này có vẻ hiển nhiên, và cũng có nhiều nghiên cứu trong marketing chứng minh điều đó. Chương này đề cập các mô hình lựa chọn trong đó chúng ta giả định những người ra quyết định khác nhau có các sở thích khác nhau ảnh hưởng đến lựa chọn của họ. Khi mô hình của chúng ta ghi nhận rằng các nhóm người tiêu dùng có sở thích khác nhau, mô hình thường dự đoán thị phần lớn hơn cho các sản phẩm ngách hấp dẫn một bộ phận người tiêu dùng. Mô hình phân cấp được dùng trong hầu hết các ứng dụng mô hình lựa chọn thương mại, vì vậy việc hiểu cách chúng hoạt động là rất quan trọng.

Exercise 1: Mô hình lựa chọn phân cấp là gì?Exercise 2: Có bao nhiêu người đã trả lời khảo sát về sô cô la?Exercise 3: Mô hình sô-cô-la với hệ số giá ngẫu nhiên Exercise 4: Dị biệt trong sở thích đối với các thuộc tính khác Exercise 5: Thiết lập mã hiệu ứng (effects codes)Exercise 6: Mô hình sô-cô-la với tất cả hệ số là ngẫu nhiên Exercise 7: Diễn giải các tham số của mô hình phân cấp Exercise 8: Mọi người đánh giá sô-cô-la trắng như thế nào?Exercise 9: Dự đoán thị phần với các mô hình phân cấp Exercise 10: Dự đoán thị phần cho sô-cô-la Exercise 11: Tạm biệt và chúc bạn may mắn!