在四个回归结果中判定系数怎么比较

以下回答的两个公式为基础：女生组：y1=a1+b1x+c1z； 男生组：y2=a2+b2x+c2z。1. 比较两个回归系数之间差别的公式为：(b1-b2)/se12，其中b1和b2是被比较的回归系，se12是两者的Join Standard Error(联合标准误差)，其结果是一个以自由度为n-k-2的t分布（其中n是样本量、k是原来的自变量数，本案中为x和c两个）。2. 在SPSS（其实是任何OLS回归）中，你如果将男女分成两个样本分布做回归，可以得到b1和b2，但得不到联合标准误差se12（因为b1和b2出现在不同的模型中），所以无法用到上述公式。3. SEM（包括AMOS）是通过比较男女样本的拟合度之差别来比较两组回归系数之间的等同性，这种方法在OLS回归中并不适用。同时，SEM的这种做法是有代价的：它将一个总样本分成两个小样本，其结果是降低了Power of Analysis (统计分析效力)，从而在没有降低犯Type I的误差的同时又提高了犯Type II误差。4.更合理的方法是男女不分组、保留在同一样本内，将性别转换成dummy变量，再生成性别与你想比较的自变量（如X）的交互变量（如X*性别），也就是说，将你的公式1（或公式2）中改成：Y = a + bX + cZ + dS +eSX + fSZ其中S是性别（假定男=0、女=1），SX是性别与X的交互变量、SZ是性别与Z的交互变量。如果男女在S上的取值（即0和1）代人该公式，就可以分解成以下两个公式（注意：样本还是一个）：女生组（S=1）：Y = a + bX + cZ + d1 +e1X + f1Z = (a+d) + (b+e)X + (c+f)Z男生组（S=0）：Y = a + bX + cZ + d0 + e0X + f0Z = a + bX + cZ如果d是显著的（即男女本身之差别），就说明女生在Y上的截距（即平均值）比男生高d个单位；如果e是显著的（即性别对X与Y之关系的影响），就说明女生的X斜率比男生大e个单位；如果f是显著的（即性别对Z与Y之关系的影响），就说明女生的Z斜率比男生大f个单位。

出价系数分为三类：排名倾向，排名胜出，点击最大化。

简单点总结就是：

1、排名倾向：自己使用出价系数，希望关键词达到自己期望的排名。

2、排名胜出：设置对手后使用出价系数，与对手竞争排名。风险与收益各半。

3、点击最大化：针对部分（新增或潜力）的关键词或整个账户关键词使用，尽可能获取更多优质点击。

你也可以选择第三方工具帮助优化工作， SEM方面九枝兰的系统做的就不错。

比重分析法

指通过计算某个维度所占维度总量的比例，从而去判断投放方向或投放效果。

公式：比重=某维度数值 / 总量 X 100%

倒推法

倒推法，是竞价推广中常用的一种方法，但更多被应用于战略目标的制定。

即：根据历史数据，将成交—线索—对话—点击—展现倒着进行推理的过程。

关键词四象限分析

关键词是竞价推广之根本，那么便可通过对关键词进行系统化分类，从而有针对性地进行优化。

通常，主要分为以下四类：

01 有对话成本低

像这类词，大都集中在品牌词等，且它属于优质词的一类，针对较为优秀的词可以进行放量操作

例如：加词、提价、放匹配等等。

02 有对话成本高

像这类词，主要集中在产品词和行业大词。

点击成本高，往往说明点击流量多且杂，这类情况建议有条件地放量操作，即：获取流量的同时，去控制流量的质量。

主要操作有：

加词、

优化账户结构(使账户流量结构更精准)

优化创意(利用创意筛选部分杂质流量)

03 无对话成本高

这种情况，往往都是没有集中词性，通常可根据以下两点来进行判断下一步的操作：

均价高还是低?

流量大还是小?

若流量很大，均价很低，往往通过优化页面来进行若均价很高，流量一般，便是进行降价操作若是因为流量意向低，建议进行收匹配操作。

04 效果差成本低

像这种情况，大多数都为“只点击一次就产生了对话”，我们就以为是优质词，便进行放量操作，但也有可能是意外。

营销流程表分析

通过每天罗列、收集账户中核心指标数据【消费、展现、点击、抵达、对话、线索、成交】，然后根据核心数据算出一些辅助数据，像【点击率、对话率、点击成本】等，通过将不同周期的数据进行对比，从而发现病种。

单一维度分析

指针对不同维度间的数据进行分析，从而确定优化方向。

单一维度主要可分为：产品维度、时段维度、设备维度、地区维度、关键词维度。

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