Cruise Ship Itineraries: an Investigation of the Effect of Itinerary on Cruise Pricing
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated cruise ship stateroom pricing to determine if cruise ship itinerary has a significant effect on stateroom pricing. The study analyzed pricing data for cruise ship voyages originating and returning to a North American port. Cruise prices were reduced to a price per day for all voyages and linear regression analysis was used to investigate if cruise ship itinerary had a significant effect on cruise ship pricing. A linear regression analysis of the data revealed that cruise ship itineraries have a significant effect on cruise ship stateroom pricing, and the regression model explained a significant proportion (31%) of the variance in cruise ship stateroom pricing. Hawaii and Alaska cruise itineraries reported the highest mean cruise price per day among the itineraries investigated. West Coast Mexico and Western Caribbean cruise itineraries reported the lowest mean cruise price per cruise day among the itineraries investigated. Northern itineraries (Alaska, Canada/New England, Bermuda) reported a higher mean cruise price per cruise day than do the cruise itineraries further south (Caribbean, Bahamas, Cuba, Mexico). To date, the effect of cruise line itinerary on cruise pricing has not been explored in academic research. This study has strong implications for better understanding of the effect of different cruise itineraries on cruise line pricing.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».