Проанализировав данные о размерах одной покупки потребителей в супермаркете за неделю по группам товаров (продовольственные, бытовая химия, одежда, товары для дома), менеджер супермаркета получил следующие результаты: в среднем за неделю на одну покупку в данном супермаркете потребитель тратит 890 руб.; среднее квадратическое отклонение размера расходов на одну покупку составляет 87 руб. На основании этого менеджер сделал следующий вывод: так как величина среднего квадратического отклонения не превышает 10 % размера средней, все покупки близки друг к другу по размеру и вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя. Какие выводы менеджера верны, а какие необоснованны или преждевременны? Если необходимо повысить качество его исследования, что вы можете рекомендовать менеджеру?
🧠 Тематика вопроса:
Курс посвящен изучению методов оптимального распределения товаров и услуг, включая управление каналами сбыта, логистическими процессами и маркетинговыми стратегиями. Студенты освоят инструменты анализа рынка, построения эффективных цепочек поставок и взаимодействия с партнерами. Особое внимание уделяется современным технологиям сбыта, повышению конкурентоспособности продукции и методам увеличения объемов продаж. Практические задания помогут закрепить навыки работы в реальных бизнес-условиях.
Варианты ответа:
- Для того чтобы проверить степень однородности размера покупок, действительно необходимо рассчитать коэффициент вариации, что менеджер и сделал. На основании рассчитанного значения (87 / 890 * 100 % = 9,8 %), которое не превышает порогового уровня в 33 %, можно сделать вывод о том, что покупки близки друг к другу по размеру. Но вывод о том, что вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя, является необоснованным, так как для такого вывода необходимо будет провести исследование зависимости между данными показателями с помощью статистических методов.
- Для того чтобы проверить степень однородности размера покупок, действительно необходимо рассчитать коэффициент вариации, что менеджер и сделал. На основании рассчитанного значения (87 / 890 * 100 % = 9,8 %), которое не превышает порогового уровня в 33 %, можно сделать вывод о том, что покупки близки друг к другу по размеру. Вывод о том, что вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя, является обоснованным.
- Для того чтобы проверить степень однородности размера покупок, действительно необходимо рассчитать коэффициент вариации, что менеджер и сделал. На основании рассчитанного значения (87 / 890 * 100 % = 9,8 %), которое не превышает порогового уровня в 33 %, можно сделать вывод о том, что покупки разные по размеру. Но вывод о том, что вид товара не оказывает влияния на размер расходов потребителя, является необоснованным, так как для такого вывода необходимо будет провести исследование зависимости между данными показателями с помощью статистических методов.
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- В таблице представлены данные по средней дневной выручке киосков розничной продажи. Средняя дневная выручка киоска, тыс. руб. 128–132 132–136 136–140 140–144 144–148 Число киосков, ед. 4 13 16 8 3 На основе этих данных определите среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.
- Фирма получает прибыль от продукции в размере, который зависит от объема производства. Эти данные представлены в таблице. Производство стиральных машин, шт. Прибыль, руб. 10 13190 15 18855 20 22260 25 25200 30 28290 Чему будет равен параметр b1 в линейном уравнении регрессии, связывающем данные переменные? (Ответ округлить до целого).
- Маркетинговой фирмой собраны данные, представленные в таблице, отражающие зависимость спроса от цены на некоторый товар. Цена, руб. Предложение, тыс. изд. 100 1290 107 1420 115 1530 120 1600 123 1700 128 1890 132 2100 136 2500 139 2890 143 3480 150 3700
- Уровень временного ряда (уt) формируется под воздействием различных факторов – компонент: Т (тенденция); S (циклические и/или сезонные колебания); Е (случайные факторы). Укажите значения компонент уровня временного ряда, которые формируют мультипликативную модель временного ряда.
- Построена аддитивная модель временного ряда с линейным трендом и сезонными колебаниями в 4 года. Сделайте прогноз для 7-го года от начала наблюдений.