4.1. Regression Forecasts (SPOT-REG

4.1. Regression Forecasts (SPOT-REG)
At the aggregate level, regression models have been used previously to forecast TV ratings.
Horen (1980) uses a linear regression model but does not incorporate characteristics of the television
shows explicitly. Henry and Rinne (1984a) use a logit model to predict ratings with show
characteristics as predictors, but do not address the issue of optimal scheduling of television shows.
Neither of these models deals with the issue of show costs. We propose a richer, aggregate forecasting
model that not only incorporates the show, day and time characteristics explicitly, but also managerial
perceptions of the relative attractiveness of each television show. The following linear regression
model is used to predict the ratings of the television shows:

Kết quả (Việt) 1:

4.1. hồi quy dự báo (SPOT-REG)Ở mức độ tổng hợp, mô hình hồi quy đã được sử dụng trước đó để dự báo TV ratings.Horen (1980) sử dụng một mô hình hồi qui tuyến tính nhưng không kết hợp các đặc điểm của chương trình truyền hìnhcho thấy một cách rõ ràng. Henry và Rinne (1984a) sử dụng một mẫu hàm lôgit để dự đoán các xếp hạng với Hiển thịCác đặc điểm như dự đoán, nhưng không đề cập tới vấn đề lập kế hoạch tối ưu của chương trình truyền hình.Không phải của các mô hình này đề cập đến vấn đề Hiển thị chi phí. Chúng tôi đề xuất một phong phú hơn, tổng hợp dự báoMô hình không chỉ kết hợp các đặc điểm Hiển thị, ngày và thời gian một cách rõ ràng, nhưng cũng quản lýnhận thức về sự hấp dẫn tương đối của mỗi chương trình truyền hình. Hồi qui tuyến tính sauMô hình được sử dụng để dự đoán các xếp hạng của các chương trình truyền hình:

Kết quả (Việt) 2:

4.1. Dự báo Regression (SPOT-REG)
Ở mức độ tổng hợp, mô hình hồi quy đã được sử dụng trước đó để dự báo xếp hạng truyền hình.
Horen (1980) sử dụng một mô hình hồi quy tuyến tính nhưng không kết hợp các đặc điểm của truyền hình
cho thấy một cách rõ ràng. Henry và Rinne (1984a) sử dụng một mô hình logit để dự đoán xếp hạng với chương trình
đặc như dự đoán, nhưng không giải quyết được vấn đề của lịch tối ưu của các chương trình truyền hình.
Không phải của các giao dịch mô hình với các vấn đề về chi phí chương trình. Chúng tôi đề xuất một, phong phú hơn tổng dự báo
mô hình đó không chỉ kết hợp các đặc điểm cho thấy, ngày và thời gian một cách rõ ràng, nhưng cũng quản lý
nhận thức về sự hấp dẫn tương đối của mỗi chương trình truyền hình. Hồi quy tuyến tính sau đây
mô hình được sử dụng để dự đoán xếp hạng của chương trình truyền hình: