Resumen

Este documento desarrolla un modelo de optimización para los efectos de difusión de muestras gratuitas bajo cambios dinámicos en el mercado potencial basado en las características del producto independiente y presenta un método de dos etapas para determinar el nivel de muestreo. El análisis de impacto de los factores clave en el nivel de muestreo muestra que el aumento del coeficiente externo o interno tiene una influencia negativa en el nivel de muestreo. Y la tasa de cambio del mercado potencial no tiene una influencia significativa en el nivel de muestreo, mientras que la compra repetida tiene una influencia positiva. Utilizando análisis logístico y análisis de regresión, el análisis de sensibilidad global proporciona un análisis completo de la interacción de todos los parámetros, lo que proporciona un método de dos etapas para estimar el impacto de los parámetros relevantes en caso de inexactitud de los parámetros y poder construir un intervalo de confianza del 95% para el nivel de muestreo predicho. Finalmente, el documento proporciona los pasos operativos para mejorar la precisión

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Modelo de optimización; Efectos de difusión; Muestras gratuitas; Factores clave; Análisis logístico; Análisis de regresión
• Keywords:Optimization model; Diffusion effects; Free samples; Key factors; Logistic analysis; Regression analysis