如何通關(guān)多維變量(如何通關(guān)多維變量模型)
1. 如何通關(guān)多維變量模型
設(shè)(X,Y)是二維隨機(jī)變量，對(duì)于任意實(shí)數(shù)x,y，二元函數(shù)：
F(x,y) = P{(X<=x) 交 (Y<=y)} => P(X<=x, Y<=y)
稱為：二維隨機(jī)變量(X,Y)的分布函數(shù)，或稱為隨機(jī)變量X和Y的聯(lián)合分布函數(shù)。
擴(kuò)展資料：
聯(lián)合概率分布的幾何意義：如果將二維隨機(jī)變量(X,Y)看成是平面上隨機(jī)點(diǎn)的坐標(biāo)，那么分布函數(shù)F(x,y)在(x,y)處的函數(shù)值就是隨機(jī)點(diǎn)(X,Y)落在以點(diǎn)(x,y)為頂點(diǎn)而位于該點(diǎn)左下方的無(wú)窮矩形域內(nèi)的概率。
在概率論中, 對(duì)兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y，其聯(lián)合分布是同時(shí)對(duì)于X和Y的概率分布。
2. 如何通關(guān)多維變量模型數(shù)據(jù)
測(cè)試多維變量的相關(guān)性：先對(duì)數(shù)據(jù)做個(gè)正態(tài)性檢驗(yàn)，這個(gè)是相關(guān)分析的基本條件，下來(lái)做個(gè)散點(diǎn)圖，可以初步判斷變量之間的是否具有相關(guān)性。
最簡(jiǎn)單的就是求相關(guān)系數(shù)矩陣和協(xié)方差矩陣。如果想玩的深一點(diǎn)，可以用因素分析、聚類分析、判別分析，多元回歸等等。spss的相關(guān)性分析中可以分別統(tǒng)計(jì)這6個(gè)變量間的相關(guān)性。通過(guò)之間相關(guān)性的計(jì)算，可以得到X與Y之間的相關(guān)性，這種相關(guān)性只是推測(cè)的定性描述而已，是不能定量描述的.
一般地
從散點(diǎn)圖上可以觀察到兩個(gè)變量有以下三種關(guān)系之一：兩變量正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、不相關(guān)。如果一個(gè)變量高的值對(duì)應(yīng)于另一個(gè)變量高的值，相似地，低的值對(duì)應(yīng)低的值，那么這兩個(gè)變量正相關(guān)。在土壤中，孔隙率和滲透度就具有典型的正相關(guān)。
反之，如果一個(gè)變量高的值對(duì)應(yīng)于另一個(gè)變量低的值，那么這兩個(gè)變量負(fù)相關(guān)。如果兩個(gè)變量間沒(méi)有關(guān)系，即一個(gè)變量的變化對(duì)另一變量沒(méi)有明顯影響，那么這兩個(gè)變量不相關(guān)。
3. 多變量調(diào)整模型
今天我們介紹一個(gè)復(fù)雜度中等偏低的模型，即2-way交互模型。該模型在原有單一調(diào)節(jié)模型的基礎(chǔ)上，又增加了一個(gè)調(diào)節(jié)變量。
4. 多維模型定義
有好也有壞，在建立多維模型之前，我們一般情況下都會(huì)根據(jù)需求首先詳細(xì)的設(shè)計(jì)模型，應(yīng)該包含哪一些維和度量，應(yīng)該讓數(shù)據(jù)保持在哪一個(gè)粒度上才可以真正的滿足用戶的分析需求
5. 多變量建模
三、如何搭建NPS問(wèn)卷模型
1. 多維度
NPS建模包含的關(guān)鍵變量分為四個(gè)維度：
背景信息：用戶過(guò)往的使用經(jīng)歷。
體驗(yàn)與預(yù)期的匹配度：用戶對(duì)品牌的預(yù)期、與對(duì)產(chǎn)品本身的使用體驗(yàn)匹配度如何？
口碑感知：可理解為外部社交環(huán)境對(duì)用戶的影響。
售后體驗(yàn)：有可能發(fā)生的售后行為，可理解為潛在風(fēng)險(xiǎn)因素。
2. 問(wèn)為什么
去問(wèn)用戶“是否對(duì)你的產(chǎn)品滿意？”，不如直接問(wèn)他“是否愿意把這個(gè)產(chǎn)品推薦給朋友？”，能根據(jù)這個(gè)答案來(lái)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的行為。
并且，等他回答完愿意與否之后，還必須追問(wèn)一個(gè)為什么：“您認(rèn)為我們的公司（or產(chǎn)品）還需要做哪些改進(jìn)？”，基于這個(gè)問(wèn)題進(jìn)一步收集用戶的意見(jiàn)進(jìn)行分析。
3. 分類
問(wèn)卷結(jié)束之后，根據(jù)顧客的分值選擇，將他們分成三類：
推薦者（Promoter）：選擇9-10分的顧客為推薦型顧客，是具有狂熱忠誠(chéng)度的人，他們會(huì)繼續(xù)購(gòu)買并引見(jiàn)給其他人。
中立者（Passives）：選擇7-8分的顧客為中立滿意型顧客，他們習(xí)慣了和你的公司打交道，也還滿意，但是沒(méi)有熱情推薦，甚至很容易被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手吸引走，總體滿意但并不狂熱，將會(huì)考慮其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品。
貶低者（Detractors）：選擇0-6分的顧客為貶低型顧客，使用并不滿意或者對(duì)你的公司沒(méi)有忠誠(chéng)度。他們和你的公司關(guān)系很一般甚至很差，80%的公司壞口碑來(lái)自他們。
NPS計(jì)算公式的邏輯是：推薦者會(huì)繼續(xù)購(gòu)買并且推薦給其他人來(lái)加速你的成長(zhǎng)，而批評(píng)者則能破壞你的名聲，并讓你在負(fù)面的口碑中阻止成長(zhǎng)。
現(xiàn)在，NPS已經(jīng)成為了一個(gè)非常重要的來(lái)衡量產(chǎn)品的指標(biāo)，這種調(diào)查工具以消費(fèi)體驗(yàn)為核心，可以直觀反映出人們內(nèi)心對(duì)品牌的認(rèn)可程度和購(gòu)買意愿。
我們拿電商舉例子：
在深圳消委會(huì)發(fā)布的電商N(yùn)PS報(bào)告里，總體推薦情況前十名品牌分為：天貓、京東、蘇寧易購(gòu)、唯品會(huì)、淘寶、蜜芽、國(guó)美在線、網(wǎng)易考拉、亞馬遜、網(wǎng)易嚴(yán)選。
6. 什么是多維模型?
全息信息又叫多維信息或立體信息，這種信息是多渠道、多視角、多側(cè)面收集、編寫(xiě)而成的。全息信息模型，顧名思義，是指包含了系統(tǒng)所有信息的模型。具體體現(xiàn)為系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不僅僅有各設(shè)備的工作狀態(tài)信息、數(shù)據(jù)傳遞信息、系統(tǒng)交互信息，更包含了影響系統(tǒng)運(yùn)行的數(shù)據(jù)，如系統(tǒng)所處的自然、社會(huì)環(huán)境信息等。
7. 調(diào)節(jié)變量模型怎么建
操作方法如下：
1.自變量可以不用設(shè)置成虛擬變量2.首先看看結(jié)果，如果不是很理想，可以試試中心化。
8. 多元變量模型
進(jìn)行hierarchical regression，也就是用GLM。 對(duì)控制變量先進(jìn)行如此處理，如果是諸如age等定量分類的，即18一下，19-30等，用median表示這個(gè)分組； 對(duì)于定性的分類變量，如education是專科及以下，本科，研究生，那么用n-1個(gè)0,1變量來(lái)表示，n為類別數(shù)目。
然后在GLM中，第一步直放進(jìn)去控制變量，就是把前面休整好的全部放進(jìn)去，然后放自變量。
強(qiáng)推
