Preis-Absatz-Funktion

  • Hallo,

    ich hoffe ihr könnt' mir weiterhelfen. Ich steh gerade total auf dem Schlauch.

    Folgende Aufgabe:

    Zunächst sollte anhand von Preiserhebungen eine absolute und relative Häufigkeitsverteilung ermittelt werden. Dies habe ich in der nachfolgenden Tabelle dargestellt. Zusatzlich sollte für die kumulierten Werte eine geeignete Klassenbildung vorgenommen werden. (Ich bin mir nicht ganz sicher, ob ich das alles richtig umgesetzt habe.)
    Anhand dieser kumulierten Werte soll nun über eine grafische Darstellung eine Preis-Absatz-Funktion hergeleitet werden. Jedoch komme ich an diesem Punkt nicht weiter?Kann mir jemand helfen, diese Funktion aufzustellen?

  • Hey Gast!
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  • Zeichne dir deine Funktion doch einmal auf. Linear sollte sie nicht sein, deshalb ist es sehr schwer nun jetzt die konkrete Funktion zu ermitteln. Du hast aber zwei Approximationsmöglichkeiten:

    I. Über Stützpunkte lassen sich alle Funktionen annähern, Newton-Verfahren sollte weiterhelfen.

    Oder

    II. Stelle eine Regressionsgerade auf, diese approximiert eine lineare Funktion an zwei Variablen X und Y.

    Versuchs am besten mit Variante II.

    Gruß
    Markus

    I don't always know what I'm talking about but I know I'm right!


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  • Der Vorschlag II von Markus ist ganz gut, obwohl eine lineare Funktion als Ergebnis nicht gerade überzeugend ist. Ich habe gerade festgestellt, dass eine lineare Funktion doch eine gute Annäherung darstellt!
    Vorschlag:
    Benutze Excel und stelle dort grafisch ein x-y-Diagramm dar. Lass die nur die Paarmengen anzeigen, ohne sie von Excel verbinden zu lassen. x-Werte => Klassenmiten; y-Werte => kumulierte Häüfigkeiten
    Danach läßt du von Excel eine Trendlinie einfügen - du kannst wählen, ob die linear sein soll, oder eine ander Form haben soll.
    Excel bietet dir die Option nicht nur die Trendlinie einzufügen, sondern auch ihre Funktion anzuzeigen.
    Viel Spaß und Erfolg dabei.
    Grüße von Klaus

  • Wenn du es in SPSS machst gibt es sicherlich bessere Näherungsmöglichkeiten. Aber da man bei PAF's meistens von linearen Funktionen ausgeht, so sollte eine lineare Approximation völlig ausreichend sein. Man kann auch die Güte der Übereinstimmung der X und Y Paare messen und sollte sicherlich auf einen Wert >90% kommen.

    Gruß
    Markus

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