pLATEX 2ε: MarketingModelwithR : 2015/3/12(13:32) 7/196
目 次
第1章 マーケティング・モデルとは 1 1.1 マーケティング現象のモデリング . . . . 1 1.2 マーケティング・モデルと統計ソフト . . . . 5 1.3 本書の構成と使い方 . . . . 5 第2章 R入門 7 2.1 Rを使うための準備 . . . . 7 2.2 演算とデータ . . . . 9 2.3 グラフィックス . . . . 18 2.4 Rを利用したデータ解析 . . . . 20 第3章 確率・統計とマーケティング・モデル 27 3.1 マーケティングで利用されるデータ . . . . 27 3.2 確率的現象 . . . . 28 3.3 確率分布 . . . . 32 3.4 最尤法による推定 . . . . 43 第4章 市場反応の分析と普及の予測 51 4.1 市場反応モデルの目的 . . . . 51 4.2 売上モデル . . . . 52 4.3 市場シェアモデル . . . . 60 4.4 市場反応の分析結果の経験的一般化 . . . . 65 4.5 普及の分析 . . . . 67 第5章 選択行動の分析 71 5.1 選択モデルの考え方 . . . . 71 5.2 ロジットモデルの推定 . . . . 80 5.3 ランク・ロジットモデルによる順序データの分析 . . . . 96pLATEX 2ε: MarketingModelwithR : 2015/3/12(13:32) 8/196 viii 目 次 第6章 セグメンテーションと潜在クラスモデル 103 6.1 セグメンテーションの方法 . . . . 103 6.2 潜在クラスモデルとは . . . . 105 6.3 EMアルゴリズム . . . . 109 6.4 潜在クラスモデルの応用1：潜在クラス・ロジットモデル . . . . 122 6.5 潜在クラスモデルの応用2：潜在クラス分析 . . . . 127 第7章 間隔の分析 137 7.1 離散時間モデル . . . . 137 7.2 連続時間モデル . . . . 140 7.3 間隔モデルの推定 . . . . 145 7.4 比例ハザードモデル . . . . 148 第8章 マーケティングとベイズ統計学 153 8.1 マーケティング・モデルにおけるベイズ統計学の利用 . . . . 153 8.2 ベイズ推定 . . . . 154 8.3 確率分布に従う乱数の発生 . . . . 157 8.4 MCMC法による推定 . . . . 164 8.5 MHサンプリング . . . . 171 8.6 消費者間の異質性と階層ベイズモデル . . . . 176 引用文献 183 索 引 185
