- •1. Пояснительная записка
- •3. Краткий теоретический курс дисциплины «Маркетинговое поведение покупателей в торговом менеджменте»
- •1. Российское предпринимательство с позиций теории мотивации поведения потребителей
- •1.1 Зарождение и развитие российского предпринимательства и последовавшая реакция потребителей на это развитие.
- •1.2 Социальное расслоение в российском обществе и российское предпринимательство.
- •1.4 Теория мотивации процессов в коммуникативной политике системы маркетинга применительно к российскому предпринимательству.
- •2. Трансформация современных научных теорий маркетинга, поведения потребителей и мотивации их поведения с позиции пространственно-временной аксиоматики.
- •2.1 Построение пространственно-временных аксиоматических описаний маркетинговых теорий.
- •Оснований ядра
- •2.2 Современные теории поведения потребителей в пространственно-временном аксиоматическом представлении.
- •2.3 Современные теории мотивации поведения потребителей в пространственно-временном аксиоматическом представлении (с учётом персонального и социального влияний).
- •2.4 Аксиоматическое построение теорий влияния ситуации и среды на мотивацию поведения потребителя.
- •Координатная система информационного пространства
- •Параметр влияния ситуации при коммуникации
- •Параметр, характеризующий динамику регулирования взаимодействия соотношений между характеристиками осей и
- •Параметр наличия коммуникативности семейных навыков, способствующих регулированию взаимодействия между сплочённостью семьи и её способности к адаптации
- •2.6 Аксиоматическая теория пространственно-временного описания мотивации процессов в коммуникативной политике системы маркетинга.
- •Параметр управления процессом мотивации, включая планирование, организацию и комплексный анализ мотивационного уровня, образующие совместно обратную связь
- •Обоснование научного факта мотивации поведения потребителей в «пространстве – времени».
- •Моделирование эксперимента для выделения характеристики одного координатного измерения мотивационного пространства.
- •Условия и особенности проведения эксперимента.
- •3.4 Обработка данных и проверка статистической гипотезы на соответствие нормальному закону распределения полученных массивов данных.
- •Задание числа значений n
- •3.5 Условия проведения эксперимента и выявление признаков стационарности.
- •4. Построение аксиоматической теории мотивационного поведения потребителей применительно к российскому предпринимательству
- •4.2 Распределение потребителей по мотивируемым ценам на товар
- •4.3 Средние и наивероятнейшие цены, мотивируемые потребителями
- •4.4 Относительная цена мотивации и стандартное распределение мотивационного поведения потребителей.
- •4.5 Техника статистических вычислений плотности распределения мотивируемых цен и определение параметра распределения .
- •4.6 Применение стандартного распределения цен мотивации для решения практических задач.
3.4 Обработка данных и проверка статистической гипотезы на соответствие нормальному закону распределения полученных массивов данных.
Полученные массивы статистических данных, характеризующие параметр процесса вдоль одного координатного измерения за двадцатисекундный период, требует в статистическом плане определённые объёмы исследуемых выборочных совокупностей [243]. Поэтому для осуществления достоверной оценки предполагаемой гипотезы о нормальности распределения потребителей или ее отрицания, по таблице достаточно больших чисел [243, c.490] при доверительной вероятности 0,8 и ошибке 0,10 было определено количество экспериментальных серий 41 [243
Учитывая, однако, что существенное влияние на статистические колебания данных оказывают как длительность временных интервалов, так и общее число интервалов, на которые разбивается весь массив статистических данных в каждой серии, было организовано объединение статистических данных в каждой серии путём удлинения временных интервалов: 0,33 мин.; 0,66 мин.; 1,00 мин.; 1,33 мин., … М*0,33 мин., где М= 1, 2, 3, … . В таком случае по таблице достаточно больших чисел [243, c.490] число статистических данных в каждой серии при доверительной вероятности 0,92 и ошибке 0,10 определено минимальным числом 77. Фактически число статистических данных в основном определялось в пределах 90 – 200. Указанное объединение массивов данных, позволяющее организовывать другие массивы с более удлинёнными периодами временных интервалов, осуществлялось программно.
Листинг программы оценки стационарности общего потока потребителей на рынок и с рынка в соответствии с алгоритмом
10 DIM X(300), Y(300), Y1(300)
50 NEXT I
80 LNY = 0: X1 = 0: X2 = 0: YX = 0
(N1 * X3 - X1 * X2)
(X ^ 2))
|
290 NEXT I
340 SS1 = SS1 + (Y(I) - SYSR) ^ 2
370S1KV = SS1 / (N1 - 1) 375 S2KV = SS2 / (N1 - 1)
YminX(I)) ^ 2
500 END |
Полученные варианты массивов статистических данных в каждой серии аппроксимировались затем методом наименьших квадратов с использованием (наложением) функции плотности вероятностей для нормального закона распределения, ординаты которого позволили получить другой массив теоретических данных, сравнимый (согласно технике статистических вычислений [243, с. 304-365]) с соответствующим массивом данных, статистически собранных и обработанных программой компьютера (Рис. 3.1). Представленные два массива и позволяют осуществить оценку средних значений их разностей с применением t- статистики Стьюдента, поскольку данные, полученные наилучшим приближением к нормальному закону распределения весьма и весьма неоднозначны с точки зрения сходимости с исходными, полученными экспериментально статистическими данными.
Результаты расчётов, приведенные в табл. 3.1, убедительно доказывают статистическую совместимость исходных данных с предполагаемым нормальным законом распределения, что доказывает получение абсолютно для всех вариантов в каждой серии удовлетворяющего неравенства при уровне значимости для одностороннего критерия (Q) 0,01 и для двухстороннего критерия (2Q) 0,02 [243, с.350-355]:
, (3-1)
где
- расчётное значение критерия Стьюдента для данного варианта образуемых данных статистической серии;
- табличное значение соответствующего критерия Стьюдента [243, c.538] для экспериментальной серии статистических данных.
Следует отметить, что, несмотря на достаточно удовлетворительную сходимость данных к нормальному закону распределения, варианты статистических серий весьма чувствительны к влиянию различных факторов как внешних, так и внутренних (статистических). К внешним факторам следует отнести влияние на стационарность разностного потока потребителей работы транспортных маршрутов (автобусы и трамваи). К внутренним или статистическим факторам следует отнести влияние периода