Principal component analysis is a w

Principal component analysis is a widely used multivariate anylytical statistical technique that can be applied to QDA data to reduce the set of dependent variables to a smaller set of underlying variables based on patterns of correlation among the original variables. The resulting data can then be applied to the following : profiling specific product characteristics ; comparing and contrasting similar products based on attributes important to consumers; and altering product characteristics with the goal of increasing market share for a given set of products.

Kết quả (Việt) 1:

Phân tích thành phần chính là một kỹ thuật thống kê được sử dụng rộng rãi đa biến anylytical có thể được áp dụng cho QDA dữ liệu để giảm các thiết lập của phụ thuộc vào biến đến một tập hợp nhỏ hơn của cơ bản biến dựa trên mô hình của sự tương quan giữa các biến ban đầu. Các dữ liệu kết quả sau đó có thể được áp dụng cho những điều sau đây: profiling đặc tính sản phẩm cụ thể; so sánh và tương tương tự như sản phẩm dựa trên thuộc tính quan trọng cho người tiêu dùng; và thay đổi đặc tính sản phẩm với mục tiêu tăng thị trường chia sẻ cho một tập hợp của sản phẩm.

Kết quả (Việt) 2:

Phân tích thành phần chính là một kỹ thuật thống kê đa biến anylytical sử dụng rộng rãi có thể được áp dụng cho dữ liệu QDA để giảm các thiết lập của các biến phụ thuộc vào một tập hợp nhỏ của các biến cơ bản dựa trên mô hình của sự tương quan giữa các biến ban đầu. Các dữ liệu kết quả sau đó có thể được áp dụng như sau: đặc điểm sản phẩm cụ profiling; so sánh và đối các sản phẩm tương tự dựa trên các thuộc tính quan trọng đối với người tiêu dùng; và làm thay đổi đặc tính sản phẩm với mục đích gia tăng thị phần cho một tập hợp các sản phẩm.