Regression Analysis as a Managerial Research Tool: A Practical Illustration of Demand Analysis in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The study is aimed at analyzing demand estimation and forecasting using regression analysis as a Managerial research tool. The article is about estimating demand of Medicam Toothpaste by viewing the effect of various variables like price of Medicam toothpaste, price of Shield toothbrush, price of Colgate toothpaste, advertisement and total revenue on the demand as well as its forecast for the next quarter. The methodology used is multiple regressions using Ordinary least Square method applied on time series data of 1 st quarter of 2007 to 2 nd quarter of 2014. Coefficients of price of Medicam and price of shield toothbrush show negative association with demand of Medicam toothpaste in Pakistan. The coefficients attached with price of Colgate toothpaste, Advertisement and total revenue of the firm are positively related with demand of Medicam toothpaste. Price elasticity of demand is -0.156, cross price elasticity of demand w. r. t. price of Colgate is 0.014, and w. r. t. price of shield tooth paste is - 0.059, advertisement elasticity of demand is 0.076 and total sales elasticity of demand is 0.0247. The forecast result shows that the demand has increased in the 3 rd quarter of 2014 having demand of 48181.53 units. Keywords: Demand estimation, Demand Forecasting, Elasticities of demand, Regression Analysis, Managerial Research Tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».