2 联合分析法

2.1 联合分析法概念

在1964年，数学心理学家卢斯和他的好朋友统计学专家杜凯最早提出了联合分析。自20世纪80年代以来，联合分析已被广泛接受并应用于许多领域。20世纪90年代的应用水平进一步加深，涉及许多研究领域。联合分析方法，假设有一定属性效用的产品来模拟现有产品，潜在消费者能够根据这些虚拟产品的属性效用和属性效用的效用值的需求评估量化效用属性效用和属性效用级别。

联合分析具有以下优点[1]：（1）联合分析可以分析可量化与不可量化属性的重要性。（2）数据收集十分简单容易操作，受访对象只是需要选择喜好的顺序。（3）联合分析要求淮师学生考虑各给出的属性效用值可直接用于属性效用比较，这些比较因素是消费者在做出采购决面临的实际问题。

2.2 联合分析法标准公式

联合分析法共三种标准公式：线性矢量标准公式、曲线标准公式、分值函数标准公式[2][3][4]。

（1）线性矢量标准公式。使用根据他的属性效用的特点，属性效用增加的坏，学生对他的喜好也会提高，这就是矢量标准公式。

（2）曲线标准公式。这种曲线一般用于确定其性的时候进行。一般是喜欢不喜欢，喝茶或者喝咖啡，茉莉香气或者百合香气的选择。他会建立一个具体的公式子，们根据公式进行算法。

（3）本文选择的函数标准公式，产品的本文选择的函数为： ，

式中， —属性效用p 的第j个水平分值贡献或效用； —水平 的函数。

在论文中选择了第三种。该公式的具体表现为，设置它有p个属性效用，屈臣氏产品的属性效用有j个水平，其效用表示为：

其中：其中也表示学生对p属性效用的权数估计。这个线标准公式中随着某一属性效用数量的增加，淮师学生对它的喜好也会不断增大。

本文使用对一对自变量组成的模拟组合进行分析，表示一个属性效用效用的状态。p是学生的每个模拟标准公式的自主评价值。设定以下标准公式： 

其中：本公式表示每个标准公式所有属性效用水平的总效用；k表示标准公式特征属性效用水平的数量，数值为1表示属性效用i的第j个水平出现，结果等于0表示其他情形；m表示特征属性效用个数；y表示特征i的第j个水平的效用。