Tipo di adattamento e come calcolare l'aumento?Ciao,
Sto cercando di scoprire se esiste una correlazione tra i costi di marketing e le vendite effettuate nell'anno in corso.
Innanzitutto, non sono sicuro del tipo di Fit da utilizzare per i dati in mio possesso.
Linear Fit - RSquare 0,255 (ANOVA p
Polynomial Fit 2 - RSquare 0,263 (ANOVA p
Da quanto ho capito l'adattamento polinomiale quadratico fornisce una migliore spiegazione della varianza, ma anche una maggiore possibilità di errore? Quando tracciamo anche i residui, il normale grafico dei quantili non è normale per me, ed è lo stesso con l'adattamento lineare e tutti i tipi di adattamenti polinomiali.
Anche dopo aver applicato i test, non sono sicuro di come dimostrare che con l'aumento dei costi di marketing aumentano anche le vendite e, infine, non so come calcolare quanto aumentano.
Caricherò anche il file nel caso ne avessi bisogno.
Tabella datiRi: tipo di adattamento e come calcolare l'aumento?Sembra che questo sia un compito a casa. Che ne dici di impostare il generatore di grafici con un filtro dati locale come nel grafico seguente? Questo dovrebbe cambiare il tuo approccio?
Ri: tipo di adattamento e come calcolare l'aumento?Prima di tutto, non puoi provare nulla. Aumenta il tuo grado di fiducia, sì, non provare. Scherzi a parte, dod guardi i dati? Solo perché puoi disegnare una linea sulla pagina non lo rende utile. Ci sono alcuni punti che stanno influenzando l'analisi quantitativa. Hai cercato punti dati insoliti o cluster insoliti (relativi alla Croazia)? Se esegui Analisi multivariata> Multivariata con le 2 variabili che hai tracciato, identificherai un numero di valori anomali utilizzando Mahalanobis. Se esistesse una serie temporale, sarebbero utili anche alcuni semplici grafici MR.
Ri: tipo di adattamento e come calcolare l'aumento?Grazie per le risposte.
Per quanto ho capito, Graph Builder farebbe il lavoro, poiché dovrei solo spiegare ciò che si vede sul grafico.
Tuttavia, esiste un modo per misurare la correlazione tra la variazione dei costi di marketing e delle vendite, in modo da poter ottenere un numero che mostri quanto sono aumentate (diminuite) le vendite con un aumento dei costi di marketing?
Ri: tipo di adattamento e come calcolare l'aumento?Potresti voler dare un'occhiata all'esecuzione di un modello di adattamento sulle vendite dell'anno corrente, specificando il costo di marketing e il paese come Effetti.Mi viene in mente un .93 Rsquare.Può aiutare a spiegare i dati in modo più preciso.
Ri: tipo di adattamento e come calcolare l'aumento?Prima di tutto, sembra che si tratti di dati sintetici.Esplorando alcuni modelli diversi, sembra che l'aumento delle vendite sia correlato alle spese di marketing, alla strategia di marketing e alla variabile Est / Ovest.Il quadrato R di circa 0,88 non è così alto come quello ottenuto da txnelson, ma preferisco questo modello perché avere ogni paese come fattore fa sorgere la domanda sul perché i paesi differiscono.Data la piccola dimensione del set di dati, penso che la variabile Est / Ovest si avvicini a una buona spiegazione dei dati.Il motivo per cui dico che la giornata è quasi certamente sintetica è che i dati rientrano in regioni quasi perfettamente distinte (per strategia di mercato e Est / Ovest - e potresti voler aggiungere un termine di interazione per quelle 2) con solo una leggera deviazione da un relazione lineare dopo aver tenuto conto di tali variabili.Ciò diventa chiaro guardando i grafici e i residui della leva.
Ri: tipo di adattamento e come calcolare l'aumento?Se intendevi che la combinazione di Generatore di grafici e Filtro dati locale ti dà risultati plausibili e hai provato a vedere le statistiche associate al grafico, ecco dove trovarle. Guarda le aree evidenziate nella schermata seguente, che mostra dove sceglierle e dove sono presentate.
Vale la pena confrontare ciò che ho suggerito con altri commenti in questo thread. Quello che ho suggerito è di adattare i modelli per sottoinsiemi individualmente, i sottoinsiemi sono definiti da altre variabili. Gli altri commenti in questo thread suggerivano di costruire altre variabili direttamente in un modello. A seconda delle domande del tuo incarico e di alcuni presupposti, questi approcci potrebbero essere preferiti. Il punto comune tra le risposte al tuo post originale è che devi guardare altre variabili nei tuoi dati. E l'interpretazione di "un numero" che stai cercando dipenderà da altre variabili e anche dall'approccio scelto.
