消费者购买决策的贝叶斯统计分析

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消费者购买决策的贝叶斯统计分析

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消费者购买决策的贝叶斯统计分析

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-23页
1.1 问题的提出	第12-13页
1.2 研究意义	第13-15页
1.2.1 理论意义	第14页
1.2.2 实践意义	第14-15页
1.3 文献综述	第15-18页
1.3.1 国外研究	第15-17页
1.3.2 国内研究	第17-18页
1.4 研究内容	第18-21页
1.5 论文创新	第21-23页
第2章消费者购买决策的传统研究范式	第23-34页
2.1 消费者购买决策研究的重要性	第23-24页
2.2 消费者购买决策的测量方法	第24-26页
2.2.1 随机效用模型	第24-25页
2.2.2 结合分析法	第25-26页
2.2.3 基于选择的结合分析法	第26页
2.3 消费者购买决策的模型描述	第26-32页
2.3.1 离散选择模型	第26-30页
2.3.2 顾客满意度指数模型	第30-32页
2.4 消费者购买决策中传统研究方法的不足	第32-34页
第3章贝叶斯方法在消费者购买决策中的应用基础	第34-56页
3.1 贝叶斯方法在消费者购买决策研究中的优势	第35-36页
3.2 贝叶斯模型在消费者购买决策中的应用基础	第36-49页
3.2.1 先验分布的设定	第36-40页
3.2.2 先验的稳健性分析	第40-42页
3.2.3 MCMC方法的应用	第42-47页
3.2.4 贝叶斯估计和假设检验	第47-49页
3.3 分层贝叶斯模型在消费者购买决策中的应用基础	第49-56页
3.3.1 分层贝叶斯模型的个体参数估计	第49-52页
3.3.2 广义线性分层贝叶斯模型	第52-53页
3.3.3 非线性分层贝叶斯模型	第53-54页
3.3.4 非参数分层贝叶斯模型	第54-56页
第4章消费者购前决策总体参数估计的贝叶斯分析	第56-70页
4.1 问题的提出	第56-57页
4.2 贝叶斯logit模型的构建	第57-59页
4.3 实证研究	第59-66页
4.3.1 数据分析	第59-61页
4.3.2 贝叶斯估计	第61-66页
4.4 研究结论和应对措施	第66-70页
4.4.1 研究结论	第66页
4.4.2 应对措施和建议	第66-70页
第5章消费者购前决策个体参数估计的分层贝叶斯分析	第70-86页
5.1 问题的提出	第70-72页
5.2 分层贝叶斯随机效应模型的构建	第72-76页
5.2.1 随机效应模型	第73页
5.2.2 分层贝叶斯随机效应模型的构建	第73-76页
5.2.3 基于选择的结合分析法	第76页
5.3 实证研究	第76-79页
5.3.1 数据的权衡研究	第76-77页
5.3.2 模拟抽样	第77-78页
5.3.3 检验诊断	第78-79页
5.4 研究结论	第79-86页
5.4.1 总体的参数估计和异质性分析	第80-82页
5.4.2 个体的参数估计	第82-84页
5.4.3 个体参数估计的应用	第84-86页
第6章消费者购后顾客满意度的贝叶斯结构方程分析	第86-104页
6.1 问题的提出	第86-87页
6.2 结构方程模型的贝叶斯估计	第87-98页
6.2.1 结构方程模型的构建	第87-92页
6.2.2 贝叶斯估计	第92-98页
6.3 基于多级评分的贝叶斯估计	第98-104页
6.3.1 三种先验的多级评分	第98-103页
6.3.2 实证研究	第103-104页
第7章研究结论与展望	第104-106页
7.1 研究结论	第104页
7.2 研究不足和展望	第104-106页
参考文献	第106-116页
后记	第116页

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