はじめに

ゆっくり市場調査論の提示資料です。将来的には文章化したものも併せて開示したいと思っています。 記載・計算ミスなどがあると思います。気が付き次第随時訂正していきます。

目次

  1. マーケティング概論
    1. マーケティングの目的
    2. マーケティングのプロセス
    3. 市場調査のプロセス
    4. マーケティングミックス
    5. 製品ライフサイクルとポートフォリオ
    6. 製品概念と製品市場分析
    7. 製造業と小売業
    8. サービスの財としての特徴
    9. サービスのマーケティングミックス
    10. 提供要素
    11. 提供物の単位としてのアイテム
    12. マーケティング環境
    13. SWOT分析と3C分析
    14. 小括
  2. サービスマーケティング
    1. サービスを学ぶ理由
    2. 富とサービスと労働
    3. サービスの定義
    4. サービス固有のマーケティング課題
    5. サービスのマーケティングミックス
    6. サービス購入段階モデル
    7. 知覚リスクとその管理
    8. 提供要素
    9. サービス財のアイテム化
    10. サービス提供システム
    11. 価格と価値
    12. 情報の評価
    13. プロセスと顧客
    14. 物理的環境の構築
  3. 行列式
    1. 行列式の定義
    2. 行列式の性質
    3. 余因数展開
    4. 連立1次方程式の解
    5. 同次連立1次方程式
    6. Laplace展開
  4. ベクトル
    1. ベクトルとは
    2. ベクトル空間
    3. 線型結合
    4. 線型独立・線型従属
    5. ベクトル空間の次元と基底
    6. Rnのベクトルの幾何学的解釈
    7. ベクトルの内積
    8. 正規直交系
  5. 行列
  6. 記述統計
    1. 度数分布表とヒストグラム
    2. 代表値
    3. 散らばりの指標
    4. 集計と比較の基準
    5. 平均と分散と標準偏差
    6. 共分散と相関係数
    7. 相関係数の範囲
    8. 直線上に並んだ値の相関係数
  7. 確率
    1. 確率とは
    2. 確率変数
    3. 母集団と標本
  8. 統計的検定
    1. 標準偏差の意味
    2. 二項分布
    3. 標準正規分布
    4. 信頼区間
    5. 仮説検定
    6. サンプリング
    7. 標本平均の分布
    8. 母平均の区間推定
    9. χ2 分布と区間推定
    10. t 分布による区間推定
  9. 母平均の差の検定
    1. 予備的考察
    2. 正規分布
    3. 標本平均の分布
    4. 不偏分散
    5. 独立な二つの確率変数の和の分布
    6. 母分散が既知の場合の母平均の差の検定
    7. F分布
    8. 母分散が未知の場合の母平均の差の検定
    9. 母平均の差の区間推定
  10. 分散分析
    1. 1元配置分散分析
  11. 線型モデル
    1. 直線の当てはめと誤差の定義
    2. 誤差の二乗和の偏導導関数
    3. 最小二乗解の導出
    4. 決定係数
    5. 重回帰分析
    6. 多重共線性
    7. 小括
  12. 冪乗モデル
    1. 冪乗と冪数
    2. 指数関数と対数関数
    3. 指数関数と対数関数の微分
    4. 合成関数の微分
    5. 点弾力性
    6. 冪乗モデルの多変数化
    7. 冪乗根の極限
    8. eが無理数である説明
  13. ロジスティックモデル
    1. 確率の定義とロジスティックモデル
    2. 最尤推定
    3. 尤度関数の最大値
    4. ロジスティックモデルの多変数化
    5. ロジスティックモデルの導出
  14. ロジットモデル
    1. 不定積分の定義と置換積分
    2. 第一種極値分布の累積分布関数と確率密度関数
    3. ロジットモデルの確率的部分の仮定
    4. ロジットモデルの確定的部分の仮定
    5. ロジットモデルの多変数化
  15. 市場の分析
    1. マーケティングミックスと製品概念
    2. 実験計画法と直交計画
    3. 実験計画法のマーケティングへの適用
    4. 効用値の算出とコンジョイント分析
    5. コンジョイント分析演習
    6. Segmentation・Targeting・Positioning
    7. n次元空間の距離とK-means
    8. K-means演習
  16. 予備的考察
    1. 命題と証明
  17. 情報リテラシー
    1. データの表現
    2. 近似
    3. 指数関数と対数関数
  18. データ
    1. 身長と体重 n=112
    2. 身長・体重・タイム n=6
    3. 身長・体重・タイム n=12
    4. 集計方法
    5. 単回帰演習用データ
    6. 重回帰演習用データ
    7. 多重共線性データ
    8. 指数関数と対数関数
    9. 点弾力性例題
    10. 累乗モデルの多変数化例題
    11. ロジスティック回帰演習用データ
    12. 最尤推定演習用データ
    13. ロジスティック回帰の多変数化演習用データ
    14. アンケートデータ
    15. 効用値・重要度算出済み
    16. K-means演習用データ
    17. 平均値の差の検定