Глава 5

1 Прогнозы продаж для ≪реальных компаний≫ обычно делаются на месячной, а не на квартальной основе. Но

для наших целей в этой книге мы используем поквартален ые ланные Это ввяйегея зля уменьшения объема

используемых данных. Методы, используемые для анализа данных, идентичны для использования как квар-

тальных, так и месячных цифр.

1 Один на авторов любит участвовать в телефонных опросах потребителей, потому что это дает ем V понима-

ние того, что компания ищет в ходе исследования рынка. Недавно он участвовал в фокус-грунпе, иШшннро-

ванной крупной авиалинией, Цель собрания фокус-группы заключалась в выяснении того, что думают участ-

ники об одной из ведущих недорогих авиалиний и что компания могла бы сделать для борьбы с конкуренцией

тахого типа. За потраченное время автору дали 10 000 зачетных пунктов для скидок часто летающим пагса-

жирам.

3 Однако это может быть просто краткосрочным эффектом. Популярность диеты с пониженным содержани-

ем углеводов, а также других диет обычно Егепродолжнтелъаа, В то же время пицца является излюбленным

продуктом питалия на протяжении уже долгого времени.

* В следующем уравнении маленькая ≪шляпка≫ (циркумфлекс) пвд Ь используется как условный знак. В ста-

тистическом анализе этот знак используется для различия между полученными и выборочными данными.

5 Пожалуйста, обратитесь к книгам по статистике для более подробного объяснения односторонних и дву-

сторонних критериев. Мы даем краткое объяснение атих терминол в разделе ≪Важные понятия≫ в конце

этой главы.

в Коэффициент корреляции —это показатель степени связи между двумя переменными. Этот показатель,

который обозначается как г, варьирует от -1 (абсолютная отрицательная корреляция) до 1 (абсолютная по-

ложительная корреляция).

7 В главе 7 мы приведем примеры научных исследований стоимости с использованием регрессионного ана-

лиза.

" Простой пример поможет понять, почему постоянный процентный прирост выглядит на логарифмическом

[рафике как прямая линия. Предположим, что значение в первом периоде равно 100 и оно увеличивается на

20% каждый год. Переведем каждое значение в логарифм к посчитаем различия в каждой серии данных.

Исходные данные	Абсолютная разница	Логарифм	Логарифмическая разница
100		2,0
120	20	2,0792	0,0792
144	24	2,1584	0,0792
172,8	28,8	2,2375	0.0791
207,36	34.56	2,3167	0,0792

Несмотря на то что абсолютная разница увеличивается, логарифмическая разница остается постоянной.

Таким образом, если вертикальная ось графика эыражена & логарифмах, постоянная разница будет выгля-

деть на графике как прямая линия.

н Важно, чтобы были записаны все проблемы и изменения, с которыми столкнулся аналитик, чтобы можно

было проследить ход его мысли.

10 Данные по 3-му кварталу имеют тенденцию к снижению. Мы будем обсуждать это позже.