第六讲 某车企汽车年销量预测案例
汽车营销案例分析
汽车营销案例分析近年来，中国汽车市场竞争激烈，传统汽车营销方式已经无法满足消费者的需求。
因此，汽车厂商们纷纷探索新的营销案例，以吸引更多潜在消费者，提高销售业绩。
以下将以某汽车品牌为例，分析一种成功的汽车营销案例。
某汽车品牌在去年推出了一款全新的电动汽车。
在市场调研阶段，厂商发现消费者对于电动汽车的使用经验和充电设施的可用性存在一定疑虑。
为了打破这种疑虑，并吸引更多消费者购买其电动汽车，该汽车品牌采取了独特的市场推广方式。
首先，该汽车品牌选择与各大知名的电视节目合作，以提升品牌曝光度。
品牌邀约了一位知名电视剧女演员作为品牌形象大使，并与多个热门电视剧合作，将其电动汽车纳入剧情中。
通过剧中角色的积极宣传，消费者能够更加直观地了解电动汽车的优点和便利性。
其次，该汽车品牌在大城市中心建立了一系列的充电站网络，以满足潜在消费者的需要。
这些充电站设置在购物中心、大型超市等人流密集的地点，方便消费者在购物或者停车等活动中即时充电。
此外，品牌还提供了APP应用，消费者可以随时导航到最近的充电站，并实时查看充电站的空闲情况，以节省充电等待时间。
此外，为了弥补电池续航里程对于消费者的忧虑，该汽车品牌推出了一项创新营销活动。
消费者可以在购车前进行电池租用，该租赁方案可以根据消费者的日常驾驶里程进行个性化选择。
这一活动通过提供低价租赁方案，既解决了消费者顾虑，又留住了更多潜在购车客户。
通过以上的市场推广措施，该汽车品牌在短时间内取得了显著的销售业绩。
通过与电视节目合作，该品牌在一定程度上提升了品牌形象，并吸引了更多年轻消费者的关注。
而在充电设施方面的布局，为消费者提供了更便捷的电动汽车使用体验。
此外，电池租用的创新营销方式有效地解决了消费者对于电池续航里程的疑虑，增加了购车的意愿。
总的来说，这个汽车品牌通过与电视节目的合作、充电站建设、创新营销活动等方式，成功地提升了品牌知名度和销售业绩。
这个案例表明，传统的汽车营销方式已经无法满足消费者需求，通过与其他知名品牌合作、提供更方便的使用体验以及创新营销活动等方式，可以有效地吸引消费者的兴趣和购买欲望。
汽车销售预测模型及案例
汽车销售预测模型一预测模型1 影响因素确定综合国内外学者对汽车市场影响因素的分析成果，我们挑选出具有代表意义的因素，作为汽车市场需求结构方程模型的假设因素。
宏观经济，购买力，能源供应，交通建设，这四项汽车市场的影响因素作为结构方程模型的潜变量；对应于每个潜变量，分别设置数目不等的观测变量作为指标。
它们分别是：人均GDP、社会固定资产投资、人均可支配收入、城镇居民年底存款余额、石油产量、钢材消耗量、公路里程、高速公路里程。
同时对于因变量汽车需求，定义3个与之对应的可观测变量。
分别是汽车保有量，汽车产量和汽车销量。
对这5个潜变量和11个可观测变量分别以字符表示，得到结构方程模型因子表（如表1）。
2 数据的来源与预处理作者收集了1996至2005年人均GDP、社会固定资产投资、人均可支配收入、城镇居民年底存款余额、石油产量、钢材消耗量（汽车工业）、公路里程、高速公路里、汽车保有量、汽车产量和汽车销量这11个观测变量的原始数据，得到原始数据表（如表2）。
其数据均来源于国家统计局官方网站和汽车工业协会出版的汽车年鉴，完全真实可靠。
在对原始模型评价与修正前，根据原始数据计算出各个指标之间的相关系数，其计算公式为：利用上述公式计算11个因子两两间的相关系数，最后得到原始的协方差矩阵（如表3）。
3 汽车市场需求结构方程原始模型根据理论分析，假设4个潜变量：宏观经济，购买力，能源供应，交通建设，分别对应其可观测潜变量：人均GDP、社会固定资产投资、人均可支配收入、城镇居民年底存款余额、石油产量、钢材消耗量、公路里程、高速公路里程。
而汽车需求则对应于汽车保有量，汽车产量，汽车销量三个指标。
同时，这11个指标只能对应一个潜变量。
这样就得到了测量模型。
再假设宏观经济，购买力，能源供应，交通建设分别作用于汽车需求，这样得到了结构模型。
将测量模型和结构模型联系起来，就得到汽车市场需求的原始结构方程模型（如图1）。
图1 汽车市场需求的原始结构方程模型图4 汽车市场需求结构方程模型的分析与优化运用Lisrel软件分析原始模型，根据输入的与原始的协方差矩阵和模型的路径，用一定的数学方法找到另一个相关矩阵，这个矩阵既符合模型，又在某种意义上与原始的协方差矩阵最接近。
某重型汽车销售需求预测方案
某重型汽车销售需求预测方案1、预测方案的内容预测是根据反映预测对象过去和现在的有关信息，通过科学的方法和逻辑推理，对事物未来的发展趋势和水平作出推测和判断。
销售预测是指对未来特定时间内全部产品或特定产品的销售数量与销售金额的估计，是在充分考虑未来各种影响因素的基础上结合本企业的销售实际通过一定的分析方法提出切实可行的销售目标。
销售预测是使用过去销售需求量预报未来销售需求量的过程。
它可以帮助企业认识市场需求的趋势和规律，是企业经营决策的前提。
企业在调查研究，搜集市场需求信息，掌握影响市场需求因素及其变化规律的基础上，选择合适的预测方法，建立预测模型，结合自身资源与技术条件、对预测结果进行修正，确定本企业的生产计划以及生产资源需求，协调计划与资源的统一非常必要。
市场经济的发展，对企业的发展决策提出了更高的要求。
决定企业经济效益的关键在于销售和生产活动的有效管理。
市场调研和预测已成为现代企业运营中极其重要的一环，是企业发展决策的依据。
科学的预测，能够实现科学化管理，避免企业盲目生产，合理物料储备，最大限度地降低库存，给企业带来更好的经济效益。
对一个现代企业，必须对自己生产的产品在某时期内的市场需求量进行预测。
同种，选择进货渠道、部门捉供的市场信息，以利安排生产和商品供应。
通过销售预测，以了解消费者的具体要求，并可找出产品销售在市场上存在的问题，从而研究并提高经营管理水平。
在同一地区，几个企业经营同一种产品，在预测整个市场产品需求量的同时，必须预测本企业所经营的产品销售量在整个市场产品需求量和销售量中所占有的比例，所谓“市场占有率”的预测。
从市场占有率的增加或减少，可以看出本企业的经营状况，从而分析和改进经营中存在的问题，使外部压力变为动力通过销售预测，了解消策略、市场发展策略和销售组合策略等。
销售组合策略是为占有目标市场所制订的策略，主要目的是扩大销售、开拓产品市场、促使企业不断地发展。
销售预测不仅仅是组织制定各种计划的需要，各个不同的职能部门也对销售预测有不同的需求，以制定各自相应的计划。
数学建模 汽车销量预测
数学建模汽车销量预测在当今汽车市场竞争越来越激烈的时代，汽车销量成为衡量企业实力的重要指标之一。
因此，汽车销量预测成为汽车企业必须要面对的一个问题。
在这个问题中，数学建模将会是一种非常好的方法来解决这个预测问题。
在数学建模中，需要从多方面的角度来考虑汽车销量预测，其中包括以下几点：1.市场历史数据分析了解汽车市场的历史数据可以为汽车销量预测提供非常有价值的基础数据。
这些数据可能包括销售数量、价格、销售地区、汽车供应链等等。
通过对这些历史数据进行分析，可以发现某些趋势和模式，从而为汽车销量预测提供参考。
2.消费者心理分析消费者心理分析可以帮助企业更好地了解消费者的想法和消费动态。
例如，年轻人可能更喜欢酷炫的车型和高科技配置，而家庭用户可能更注重车内空间和舒适性。
通过研究消费者需求，可以更准确地预测汽车销售量。
3.经济环境分析经济环境是影响汽车销量的一个重要因素。
例如，通货膨胀、利率变化、人口流动等都可能对汽车销量造成影响。
因此，在汽车销量预测中，必须充分考虑当前的经济环境因素。
在汽车市场上，竞争环境也是一个非常重要的因素。
通过研究竞争对手的产品定位、价格、推广等信息，可以更好地预测销量。
此外，也可以通过在市场上进行调研，了解消费者的购买意愿和竞争对手的销售情况来预测销量。
5.数学建模最后，将以上四个方面的因素结合起来，通过数学建模来预测汽车销量。
数学建模是一种利用数学工具来分析和解决实际问题的方法，而在汽车销量预测中，可以采用统计分析、时间序列分析、回归分析等方法来进行建模。
在进行数学建模时，需要注意各个因素之间的影响关系，避免偏差和误差，提高预测的准确性。
此外，也需要不断对模型进行验证和更新，以保证预测的效果。
综上所述，在汽车销量预测中，数学建模是一种非常有用的工具。
通过分析多个方面的因素，并利用数学建模来处理和预测数据，可以帮助企业更好地掌握汽车市场的动态，从而更好地制定销售策略和计划，提高市场竞争力。
某汽车营销案例分析
营销目标
提高品牌知名度与认知度
通过案例宣传，让更多人了解该品牌及产品特 点。
促进销售
通过营销策略吸引潜在客户，提高销量。
建立品牌形象
树立品牌环保、创新的形象，与市场上的竞争对手区分开来。
营销策略与实施
线上宣传
利用社交媒体、短视频平台进行广告投放 ，展示产品特点与优势。
线下活动
举办体验活动，让消费者亲身感受产品性 能与特点，如试驾活动等。
竞争环境
在高端汽车市场，竞争对手主要包括其他国际知名汽车品牌，以及国内自主 品牌。
市场机会
随着国内汽车市场的日益成熟，消费者对品质与技术的需求不断提升，为该 汽车品牌提供了广阔的市场机会。同时，在新能源汽车领域，该品牌也积极 布局，迎接未来市场的挑战与机遇。
02
案例营销策略分析
产品定位及品牌传播策略
某汽车营销案例分析
2023-10-30
目 录
• 案例背景介绍 • 案例营销策略分析 • 案例营销效果评估 • 案例经验教训总结 • 附录：案例详细资料及数据来源
01
案例背景介绍
汽车品牌及产品特点
01
02
03
品牌历史与文化
该汽车品牌具有悠久的历 史和文化传承，强调技术 先进、品质可靠。
产品线与定位
提高客户服务质量
重视客户服务，提升售前、售中、售后服务水平，培养忠实客户 群体，增强品牌口碑和美誉度。
05
附录：案例详细资料及数 据来源
案例背景
品牌背景
某知名汽车品牌，拥有多年的汽车生产与销售经验 。
市场环境
竞争激烈，多品牌竞争，市场趋于饱和。
产品特点
一款新型电动汽车，具有先进的电池技术、良好的 性能和环保优势。
某汽车营销案例分析(doc 5页)
某汽车营销案例分析(doc 5页)降价既是一种适应性调整，也是汽车厂商征战车市的“促销剑”。
只不过，现在看来这柄“促销剑”有些“钝”，市场并不为之“买单”。
而4月以来市场的低迷，更令汽车厂商不安，面对市场的冷淡，促销牌该怎么打？汽车营销——除了降价还有什么？2003年以来，汽车厂商纷纷祭起降价大旗，即使在销售旺季亦是照降不误，可见降价并非出于解决淡季营销的干渴。
即使降价促销不灵，也并不意味着汽车厂商“失算”。
事实上，汽车降价的背景和目的甚为复杂，降价已成为超越策略层面的战略运作，而不仅仅是为了短期促进销售。
透过迷雾，依旧不难理出个中脉象：一是很多汽车厂商产能扩张速度至少超过需求一倍以上，导致很多品牌汽车库存量大增。
因此，汽车厂商期望通过降价来刺激市场消费，消化库存；二是很多汽车厂商面临着品牌及产品定位之惑，先以高价试探市场反应，进行市场摸底，找准位置后再把价格适度下调；三是汽车厂商以降价力争市场份额，并以低价清理市场中“老”、“弱”、“病”、“残”、“小”的“汽车势力”，对小企业起到了杀伤力；四是2006年临近，汽车厂商为实现中国汽车市场与国外市场接轨，在价格上打提前量，通过降价以缩小国内外市场产品价格差距；五是汽车厂商通过价格“放水”，支持地方销售势力（经销商、专营店等）销售，缓解地方销售势力资金周转压力和投资回收压力；六是个别汽车厂商因规模效益已发挥威力，于是想通过成本优势先声夺人，以低价取胜中国市场；七是汽车产品生命价值周期明显，要求营销“速度”（即多产快销），而价格明显是降低消费门槛的最关键、最敏感要素，通过降价提高“速度”；八是汽车厂商通过降价实现对竞争对手资本扩张遏制的目的，最明显的是价格下调导致股市“汽车股”的低迷，更“阻击”了一些汽车厂商的海外上市计划。
降价促销副作用显现汽车降价销售（包括直接降价和间接降价）可以降低购车门槛，并且买家对汽车降价的敏感度也最高，这是各汽车厂商把降价视为促销法宝的原因。
汽车市场分析及营销管理知识案例
汽车市场分析及营销管理知识案例根据调查和分析，中国汽车市场在过去几十年发展迅猛，成为全球最大的汽车市场之一。
然而，随着市场竞争日益激烈，汽车企业需要不断适应市场需求，并运用营销管理知识来成功推广和销售其产品。
近年来，中国消费者对汽车的需求发生了巨大变化。
传统的燃油车逐渐被新能源汽车取代。
这是因为中国政府推动了新能源汽车的发展，通过提供补贴和优惠政策鼓励消费者购买这类车辆。
因此，许多汽车企业将重点放在了新能源汽车的研发和生产上。
这一变化使得市场竞争更加激烈，企业需要加强产品研发和市场推广的能力。
营销管理知识对于汽车企业来说至关重要。
通过市场调研，企业可以了解消费者的需求和偏好，进而根据市场需求来确定产品定位和营销策略。
例如，一家汽车企业在进行市场调研后发现，消费者对于舒适性和安全性的要求越来越高。
于是，该企业决定将重心放在改善驾驶体验和加强安全性能方面，以满足市场需求。
同时，他们还通过广告宣传和营销活动来宣传产品特点，吸引消费者的关注。
此外，有效的营销管理还需要考虑到消费者在购车过程中的心理和行为因素。
例如，汽车购买被认为是一个重要的决策，消费者会考虑到价格、品牌声誉、维修服务等多个因素。
一个汽车企业通过提供质量保证和售后服务来增强自己的品牌形象，建立消费者的信任。
同时，他们还可以通过推出促销活动和优惠政策来吸引消费者，提高销售量。
汽车市场分析和营销管理知识的成功案例之一是特斯拉。
特斯拉作为一家新能源汽车制造商，成功地利用了市场机会和营销策略来打造了自己的品牌。
特斯拉积极推进新能源汽车技术的创新，提供了高性能和环保的产品。
他们还通过与电动车充电设施建设公司合作，解决了消费者对于充电问题的顾虑。
通过互联网和社交媒体的广泛运用，特斯拉成功地吸引了年轻一代消费者，并建立了强大的品牌忠诚度。
总结而言，汽车市场是一个竞争激烈的市场，汽车企业需要通过市场调研和营销管理知识来不断提高自身的竞争力。
了解消费者需求，定位产品，推广品牌，提供卓越的售后服务等都是成功的关键。
汽车销售案例分析范文
汽车销售案例分析范文
近年来，我国汽车销售行业发展迅速，市场竞争激烈。
作为汽车销售企业，要
在激烈的市场竞争中脱颖而出，需要深入分析市场情况，找准销售策略，提高销售绩效。
下面，我们就某汽车销售案例进行分析，探讨其成功的销售策略和经验。
首先，该汽车销售企业充分了解市场需求，针对目标客户群体开展精准营销。
通过市场调研和数据分析，企业发现目标客户群体更倾向于购买运动型SUV车型，于是针对这一市场需求，推出了符合目标客户口味的车型，并在广告宣传中突出强调其运动性能和时尚外观，吸引了大量目标客户的关注。
其次，该企业在销售过程中注重建立良好的客户关系。
他们通过举办汽车展览、试驾活动等方式，拉近了与客户的距离，让客户更加深入了解汽车产品，并且提供了贴心的售后服务，让客户感受到企业的用心和诚意，增强了客户对企业的信任感。
此外，该企业还注重团队建设和员工培训。
他们建立了一支专业的销售团队，
团队成员经过专业的销售培训，具备了丰富的产品知识和销售技巧，能够更好地为客户提供咨询和指导，提高了销售的专业水平和服务质量。
最后，该企业还通过与金融机构合作，推出了灵活多样的汽车金融方案，让客
户在购车时能够更加便捷地获得贷款支持，降低了客户的购车门槛，促进了销售业绩的提升。
综上所述，该汽车销售企业之所以能够取得成功，主要得益于他们对市场需求
的深刻理解，精准的营销策略，良好的客户关系维护，专业的销售团队和金融支持等方面的努力。
这些经验对于其他汽车销售企业具有一定的借鉴意义，希望能够为广大汽车销售企业提供一些启示和参考。
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模型拟合效果的判断
2015-4-20
信息技术教学中心
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模型拟合效果的判断
③ A. B. C. D. E. F. 绘制残差序列图 在“保存”子对话框中，选中“标准化残差”复选框 确定 依次单击“分析”——“预测”——“序列图” 变量框：选入ZRE_1 时间轴标签框：选入year 确定
2015-4-20
数据分析与挖掘
Data Analysis & Mining 某车企汽车年销量预测案例
2015-4-20
信息技术教学中心
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学习要点
• 分析方法： -散点图、序列图、线性回归、曲线拟合、非线性回归 • 分析过程
– 转换：计算变量、个案排秩 – 表：设定表 – 统计图：直方图、散点图、序列图 – 描述统计：序列图
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数据理解
2015-4-20
信息技术教学中心7Fra bibliotek数据理解
根据散点图的显示1988~1992年的数据出现异常，因此将 在后面建模时把其删除，不再进入后续分析。
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筛选数据并进行变量转换
筛选数据： ① 数据——选择个案 ② 选择“如果条件满足”——如果——输入“year>=1993” ③ 继续 ④ 输出——删除未选定个案 ⑤ 确定 变量转换： ① 转换——计算变量 ② 目标变量：time ③ 数字表达式：$casenum ④ 确定
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信息技术教学中心
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存储预测值和区间估计值
本案例建立模型，不是为了找到年代对销量的影响，而是 为了对因变量进行预测，因此需要在数据集中计算出预测 值、个体参考值范围等。在“保存”子对话框中，预测值、 残差、预测区间等都可以作为新变量存储在数据集中。本 例需要预测区间和预测值，相应的操作如下： ① 在数据集中新增三条记录，变量id分别等于10,11,12 ② 重复执行“回归”对话框 ③ “保存”子对话框，选中“未标准化预测值”、“单值 预测区间”两个复选框。
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分析结果
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不同模型效果比较
进入“保存”子对话框 选中“预测值” 确定 依次单击“分析”——“预测”——“序列图” “变量”列表框：选入三次方曲线的预测值FIT_1、LCL_1 和UCL_1,以及非线性模型的预测值PRED_ “时间轴标签”列表框：选入year 确定
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用曲线估计过程同时拟合多个曲线 模型
依次单击“分析”——“回归”——“曲线估计” “因变量”列表框：sales “自变量”列表框：time 模型：选中二次项、立方和指数分布 选中“显示ANOVA表格”复选框 确定
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项目总结与讨论
在本案例中，基于所有可用的历史销售数据，对未来一定 时期内的汽车年销量进行了预测，分析结果显示，过去几 年间销量呈加速上升的曲线趋势，通过对二次曲线，三次 曲线和指数曲线的拟合，发现三次曲线对历史数据的拟合 效果好。因此用三次曲线模型进行了未来3年的销量预测， 并给出了相应的销量预测区间。
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变量变换后拟合线性回归模型
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变量变换
转换——计算变量 Time2=time*time
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二次方曲线直线化拟合
分析——回归——线性 0~1取值， 将sales选入“因变量”列表框，将time,time2 选入“自变 越接近 1越 好 量”列表框 确定
标准回 归系数
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分析结果
通过系数表可以写出回归方程如下： 销量=138.976-5.998*time+1.821*time2 当time=0，即时间为1993-1=1992时，销量的模型估计值为 138.976，显然这个数值和实际值差的有点远，因为1993 年之前的数据趋势并不服从现在拟合的模型，所以这个估 计值没有实际的意义。 销量和时间的一次项负相关，二次项正相关。
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利用非线性回归进行拟合
非线性回归模型在SPSS中可以采用NLR和CNLR两个过程拟 合，前者用于一般的非线性模型，后者用于带约束条件的 非线性模型拟合
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构建分段回归模型
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观察模型误差项的序列图
首先绘制3个模型误差项的序列图，以观察随着年代的变 化，相应预测误差的变动趋势。如下： A. 依次单击“分析”——“预测”——“序列图” B. 变量框：选入ERR_1~ERR_3 C. 时间轴标签框：选入year D. 确定
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– 比较均值：均值
– 回归：线性、曲线估计、非线性回归
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案例背景
现有某汽车企业1988——2001年的汽车销售量数据，如下表所示。为 了制定企业的长期市场发展计划，管理者希望能够预测出至2011年的汽 车销量。
年份 1 9 8 8 1 9 8 9 5 9 1 9 9 0 5 1 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 3 0 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 1 8 3 2 0 0 0 2 0 0 1
则说明残差独立，低于 下界则说明相互关联
一般地，若自变量数少于4个，统计量大于2，基本上肯定残 差间相互独立。
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模型拟合效果的判断
② 残差分布的图形观察 在“绘制”子对话框中，选中“直方图”和“正态概率图” 复选框。结果如下：
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信息技术教学中心
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信息技术教学中心
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数据理解
扩展阅读
简单地说，散点图在用于回归分析前的预分析时，可提供如下三类关键 信息
① 变量之间是否存在数量关联趋势。
② 如果存在关联趋势，那么是线性的，还是曲线的 ③ 数据中是否存在明显偏离散点图主体较远的散点，它们是否可能在
建模时成为强影响点。
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注意： 本案例使用回归模型对序列数据进行分析，数据的顺序代 表了时间变化的方向，相邻数据间非常容易出现相关性。因 此在本案例分析时残差有无相关时必须加以考察的。如果模 型的决定系数非常高，自相关趋势非常弱，则问题影响不大， 否则应当考虑使用自回归模型来分析。
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信息技术教学中心
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数据理解
由于本数据比较简单，因此数据理解的重点可用放在两变 量间数据关联趋势的了解上，因此首先使用散点图对数据 的变化规律进行观察，步骤如下： ① 选择“图形”——“图表构建程序”菜单命令 ② 将散点图图标拖入画布 ③ 将year拖入X轴框，sales拖入Y轴框 ④ 确定
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线性回归模型简介
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回归模型的适用条件
线性趋势：自变量和因变量的关系是线性的，如果不是， 则不能采用线性回归来分析，可以通过散点图来判断。 独立性：可表述为因变量y的取值相互独立，之间没有联 系。反映到模型中，实际上就是要求残差间相互独立，不 存在自相关，否则应当采用自回归模型来分析。这可以用 D-W统计量来考察，另外一种常用的工具为自相关和偏相 关图，它们比D-W统计量更为直观和敏感。 正态性：就自变量的任何一个线性组合，因变量y均服从 正态分布。 方差齐性：就自变量的任何一个线性组合，因变量y的方 差均相同，实质上就是要求残差的方差齐性。
信息技术教学中心
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模型的预测
根据上面的讨论，确定应当使用三次方模型进行预测，并 且预测的长度在3年以内比较恰当，为此采取和线性回归 相同的操作：在数据集中新增三条记录，变量id分别等于 10,11,12，然后再曲线拟合过程中操作 ① 依次单击“分析”——“回归”——“曲线估计” ② “因变量”列表框：sales ③ “自变量”列表框：time ④ 模型：立方 ⑤ “保存”子对话框 ⑥ “保存变量”：选中“预测值”和“预测区间” ⑦ 确定
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分析结果
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信息技术教学中心
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三次方
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信息技术教学中心
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指数
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拟合曲线比较图
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信息技术教学中心
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模型拟合效果的判断
方法一、存储残差值 先将模型的残差存为新变量供分析中使用，操作如下： ① 进入“保存”子对话框 ② “保存变量”框：选中“残差” ③ 继续 再次运行曲线拟合过程，此时会生产ERR_1~ERR_3共3个新 变量，分别代表二次、三次和指数模型的误差项。为了便于 观察可以将他们的变量名标签分别改为二次方程、三次方程 和指数方程。
销量/ 6 万辆 5
7 1 1 0 6
1 1 1 3 4 4 5 5 6