利用联合分析估计产品属性效用：MATLAB算法应用详解

"《model建立-learning.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition》这本书主要关注于将模型应用于产品属性效用函数的研究，特别是在市场营销和消费者行为分析中的应用。章节3.2探讨了如何通过联合分析（conjoint analysis）来估计顾客对产品不同属性（如价格和安全性）的偏好程度，尽管直接获取精确的效用函数可能困难，但通过对具体产品配置的偏好调查，可以推断出各个属性选项的效用。 书中以汽车为例，价格选项被分为高（H）、中（M）和低（L），效用分别对应为jp（jp_H, jp_M, jp_L），安全气囊选项有0个、1个和2个，效用为iq（iq_2, iq_1, iq_0）。通过收集顾客对不同配置的打分数据，可以构建模型来估计价格和安全气囊各选项的效用函数。这涉及到使用Matlab这样的工具进行数据分析，因为Matlab提供了强大的线性代数和优化功能，可以用于解决这类涉及效用函数和决策分析的问题。 书中提到了MATLAB中的多个相关章节，例如： - 第01章线性规划：介绍了线性规划的基本理论和应用，包括运输问题、指派问题以及灵敏度分析，这些都是在分析消费者偏好的过程中可能用到的数学工具。 - 第02章整数规划：讨论了整数规划的概念和求解方法，对于那些价格选项和安全气囊配置可能为离散值的情况尤其适用。 - 第03章非线性规划：非线性规划是处理更复杂效用函数的手段，包括无约束问题和约束极值问题，这些方法在估计非线性关系时可能会用到。 - 第04章动态规划：虽然不是直接关于效用函数，但动态规划在处理决策问题中有重要应用，特别是当决策过程有时间依赖或有限状态空间时。 - 第05章图与网络：图论在这里可能用来建立产品属性之间的关系网络，如通过最短路径找到最优配置组合。 此外，本书还涉及排队论、对策论和层次分析法，这些都可以为理解和预测消费者的购买行为提供不同的分析角度。而在数据处理方面，插值与拟合技术有助于从有限数据中推断消费者对产品属性的潜在喜好。 《model建立-learning.groovy.3.java-based.dynamic.scripting.2nd.edition》是一本综合运用统计学、数学建模和数据分析技术，帮助读者理解并应用效用函数于实际商业决策中的实用指南，其中MATLAB作为核心工具之一，贯穿整个模型建立和分析过程。"