B題個(gè)人筆記本電腦購(gòu)買方案

1、個(gè)人筆記本購(gòu)買方案摘要個(gè)人電腦已經(jīng)成為大學(xué)生的一種日常必需品。 越來(lái)越多的商家也已開(kāi)始把大 學(xué)生作為電腦購(gòu)買群中最重要的消費(fèi)群體之一， 開(kāi)始為大學(xué)生量身訂做了很多款 面向大學(xué)生的個(gè)人電腦。本文根據(jù)所找到得相關(guān)數(shù)據(jù)，在合理假設(shè)下建立模型，分析聯(lián)想、惠普、東 芝、戴爾、索尼、華碩、三星、神州、 ACER等主要廠家產(chǎn)品的價(jià)格與公司知名 度、產(chǎn)品的主要配置、大眾的消費(fèi)傾向、產(chǎn)品附加值等因素的定量關(guān)系；并通過(guò) 各公司的定價(jià)比較分析各廠家產(chǎn)品定價(jià)的優(yōu)越性。我們把第一個(gè)大問(wèn)題分為四個(gè)小問(wèn)題： 1: 不同廠家產(chǎn)品的價(jià)格與公司知名 度的定量關(guān)系； 2: 不同廠家產(chǎn)品的價(jià)格與大眾的消費(fèi)傾向的定量關(guān)系； 3: 不同

2、廠家產(chǎn)品的價(jià)格與產(chǎn)品的附加值的定量關(guān)系； 4 ：不同廠家產(chǎn)品的價(jià)格與 筆記本的主要配置的定量關(guān)系（其中主要配置包括CPU型號(hào)，顯卡型號(hào)，內(nèi)存等）。針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題， 我們建立多項(xiàng)式回歸模型； 針對(duì)第二個(gè)問(wèn)題， 我們建立非 線性回歸模型；針對(duì)第三個(gè)問(wèn)題， 我們建立一元線性回歸模型； 針對(duì)第四個(gè)問(wèn)題， 考慮到主要配置還可以包括 CPU型號(hào)，顯卡型號(hào)，內(nèi)存等因素，我們建立多元線 性回歸模型，找到其定量關(guān)系。然后利用層次分析法計(jì)算出所有影響因素對(duì)筆記本電腦價(jià)格的權(quán)重， 對(duì)我們 選取的不同筆記本進(jìn)行總排序，得到排序后的數(shù)據(jù)表格見(jiàn)附錄一。我們根據(jù)上述結(jié)果分析比較分析各廠家產(chǎn)品定價(jià)的優(yōu)越性。 考慮多因素綜合作

3、用。最先考慮的是多元線性回歸模型，根據(jù)擬合優(yōu)度R判斷其擬合度。由于在單因素分析中， 我們明顯看到有些因素的影響是非線性的， 所以我們還是采用了多元非線性回歸模型。 并對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行比較， 選擇最優(yōu)的 模型。表示出多因素綜合作用時(shí)， 各因素對(duì)于價(jià)格的影響。 然后對(duì)多元非線性模 型做了檢驗(yàn)最后，我們對(duì)模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià)，討論了其推廣應(yīng)用的價(jià)值，并給 夠買筆記本電腦的同學(xué)提出了我們的建議。關(guān)鍵字：多項(xiàng)式回歸、一元非線性回歸、一元線性回歸、多元線性回歸、 多元非線性回歸、層次分析法目錄3334451問(wèn)題重述與分析問(wèn)題背景 問(wèn)題分析 2. 模型假設(shè) 3. 符號(hào)說(shuō)明 4. 模型的建立 模型一 5 單因

4、素分析四大因素與價(jià)格的定量關(guān)系 5 6 6 7 多因素考慮四大因素與價(jià)格的定量關(guān)系的求解 8 8 12 13 對(duì)模型一的結(jié)果分析 14 1415 模型二 16 4. 層次分析法求出各個(gè)影響因素的權(quán)重 16 層次分析法模型的檢驗(yàn) 18 模型二的結(jié)果分析 195. 模型的優(yōu)缺點(diǎn)比較 19 多元回歸分析 19 層次分析法 196. 模型的應(yīng)用與擴(kuò)展 207. 我們的建議 208. 參考文獻(xiàn) 219. 附錄 21 附錄一（重要數(shù)據(jù)） 21 附錄二（源程序） 321問(wèn)題重述與分析問(wèn)題背景： 隨著個(gè)人電腦的普及，電腦已經(jīng)成為大學(xué)生生活學(xué)習(xí)，休閑娛樂(lè)的重要工 具。電腦可以方便快捷地查找資料，了解訊息，幫助學(xué)

5、生更好地了解世界，自主 地學(xué)習(xí)知識(shí)。 多種多樣的軟件極大地?cái)U(kuò)張了電腦的應(yīng)用范圍， 讓電腦成為學(xué)習(xí)專 業(yè)知識(shí)的有力幫手。 據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)， 如今在學(xué)的大學(xué)生 （包括研究生），有 60% 左右的人擁有個(gè)人電腦，另有 20%的同學(xué)現(xiàn)在沒(méi)有，卻有意愿購(gòu)買電腦。可見(jiàn)電 腦的需求量是非常巨大的。在同學(xué)們所擁有的電腦中 80%是筆記本電腦，筆記本 電腦以其小巧輕捷， 便于攜帶的特點(diǎn)深受大學(xué)生喜愛(ài)。 因而， 大學(xué)生已經(jīng)成為筆 記本電腦的有一個(gè)重要的消費(fèi)群體。各大品牌也相繼推出全能學(xué)生本，為大學(xué)生量身定做，以滿足大學(xué)生的需 求。全能學(xué)生本的配置要求較高， 因而在購(gòu)買時(shí)， 電腦的配置成為決策的主要因 素，也是影響

6、價(jià)格的主要因素， 而產(chǎn)品的品牌知名度， 大眾消費(fèi)傾向也會(huì)對(duì)學(xué)生 購(gòu)買電腦的選擇造成影響。 調(diào)查表明，有 50%以上的同學(xué)會(huì)選擇價(jià)位在 40006000， 價(jià)位成為學(xué)生購(gòu)買電腦是最直接的影響因素。 因而，有必要研究電腦配置以及品 牌對(duì)于電腦價(jià)位的影響，便于在學(xué)生購(gòu)買電腦是給予指導(dǎo)。問(wèn)題分析 ： 為了便于分析，我們根據(jù)市場(chǎng)占有率選取了市場(chǎng)占有率較高的十種電腦品 牌，這也是在學(xué)生中最普遍存在的電腦品牌， 并假設(shè)市場(chǎng)中存在的電腦僅有這十 種品牌。關(guān)于題目中給出的蘋果品牌， 我們搜查完數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)， 蘋果電腦普遍較貴， 普遍價(jià)格在 1萬(wàn)元以上，這與題中要求電腦價(jià)格 1萬(wàn)元以下不相符， 而且蘋果的 市場(chǎng)占有率

7、較低，因而我們選擇價(jià)格較適中，且市場(chǎng)占有率較高的三星和 thinkpad 替代了蘋果。由于每種品牌的電腦型號(hào)很多， 針對(duì)問(wèn)題我們只選取全能學(xué)生本， 對(duì)于同 一品牌的電腦，我們?cè)诓煌瑹徜N的系列中共選擇 10 種型號(hào)的電腦，作為代表。 這樣，得出的數(shù)據(jù)不僅涵蓋了更多不同的電腦配置， 更廣泛的價(jià)格變化， 還具有 時(shí)事性，對(duì)于同學(xué)購(gòu)買電腦有較強(qiáng)的指導(dǎo)力。題目中給出的問(wèn)題主要是研究電腦價(jià)格與公司知名度、 產(chǎn)品的主要配置、 大眾的消費(fèi)傾向、產(chǎn)品附加值等因素，在這里我們將這些因素主要?jiǎng)潥w為兩類， 第一類是品牌因素，包括公司知名度、大眾的消費(fèi)傾向、產(chǎn)品附加值，此類數(shù)據(jù) 僅與品牌有關(guān)，而與型號(hào)無(wú)關(guān)；第二類是配置

8、因素，包括 CPU型號(hào)，顯卡型號(hào)， 內(nèi)存，硬盤容量，屏幕尺寸。初步查找的數(shù)據(jù)見(jiàn)附錄一。為了求出各個(gè)因素與價(jià)格的定量關(guān)系，首先要將收集來(lái)的數(shù)據(jù)量化，綜 合考慮各因素， 我們決定公司知名度使用占有率的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行量化， 大眾的消 費(fèi)傾向?qū)嵱没A(yù)購(gòu)度的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行量化， 產(chǎn)品的附加值使用售后服務(wù)量化。 CPU 根據(jù)不同品牌型號(hào)的CPU我們上網(wǎng)搜尋了 CPU勺報(bào)價(jià)，將CPU量化為CPU勺價(jià) 格，顯卡也采用同樣的方法量化為價(jià)格， 內(nèi)存量化為內(nèi)存容量， 硬盤也量化為硬 盤容量，屏幕尺寸就量化為屏幕的尺寸。數(shù)據(jù)量化表格見(jiàn)附錄一； 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，為了便于數(shù)據(jù)的計(jì)算，在一定的情況下需要將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化， 這樣求出的表

9、達(dá)式更加整齊，也更能說(shuō)明一些本質(zhì)的問(wèn)題。1. 問(wèn)題與模型選擇：?jiǎn)栴} 1 分析聯(lián)想、惠普、東芝、戴爾、索尼、 華碩、三星、神州、 ACER 等主要廠家產(chǎn)品的價(jià)格與公司知名度、 產(chǎn)品的主要配置、 大眾的消費(fèi)傾向、 產(chǎn)品 附加值等因素的定量關(guān)系；由于是定量關(guān)系，我們很快想到需要建立回歸模型， 尋找定量關(guān)系。首先考慮單因素的影響，建立各個(gè)因素與價(jià)格的定關(guān)系；通過(guò)對(duì)于各個(gè) 因素對(duì)于價(jià)格定量關(guān)系的研究， 可以對(duì)各因素對(duì)價(jià)格的影響有一個(gè)初步的了解和 認(rèn)識(shí)，便于以后對(duì)于問(wèn)題的分析以及模型的建立。 此外，我們還使用了層次分析 法，估計(jì)各個(gè)因素對(duì)價(jià)格影響的權(quán)重，便于以下問(wèn)題的分析。其次，考慮多因素綜合作用。 最先

10、考慮的是多元線性回歸模型， 根據(jù)擬合 優(yōu)度R判斷其擬合度。由于在單因素分析中，我們明顯看到有些因素的影響是非 線性的，所以我們還是采用了多元非線性回歸模型。 并對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行比較， 選 擇最優(yōu)的模型。表示出多因素綜合作用時(shí)，各因素對(duì)于價(jià)格的影響。問(wèn)題 2 各公司的定價(jià)比較分析各廠家產(chǎn)品定價(jià)的優(yōu)越性。根據(jù)我們找 到的不同產(chǎn)家筆記本電腦的價(jià)格與各個(gè)因素的定量關(guān)系，來(lái)分析定價(jià)的優(yōu)越性。問(wèn)題 3 為一位想要購(gòu)買 5000-6000 元筆記本電腦的學(xué)生提供一些建 議，我們考慮到筆記本價(jià)位差不多但是性價(jià)比可能會(huì)存在很大的差別。 為了更好 的選擇性價(jià)比比較高的筆記本， 之前先用層次分析法算出不同因素對(duì)筆記本

11、價(jià)格 影響的權(quán)重， 然后在對(duì)筆記本自身的品牌和配置估算出筆記本的預(yù)期價(jià)格， 由此 可算出筆記本的性價(jià)比， 將性價(jià)比從高到低進(jìn)行排序， 篩選出價(jià)位在 5000到 6000 元的筆記本，這樣就能對(duì)學(xué)生選擇起到很好的指導(dǎo)作用。2. 模型假設(shè)1. 假設(shè)廠家對(duì)電腦的定價(jià)都是合理的。2. 假設(shè)市場(chǎng)上所有的電腦只有所考慮的是十種品牌，每個(gè)品牌只有這十種型號(hào)。3. 考慮到筆記本電腦的價(jià)格隨時(shí)間波動(dòng)很大， 我們假設(shè)筆記本電腦價(jià)格在我們研 究的時(shí)間范圍內(nèi)保持不變。4. 假設(shè)筆記本電腦的價(jià)格只受公司知名度、產(chǎn)品的主要配置、大眾的消費(fèi)傾向、 產(chǎn)品附加值的影響。3. 符號(hào)說(shuō)明P（Mi ）: 筆記本電腦價(jià)格 ,i=1,2

12、,3M 1: 量化的公司知名度M2: 量化的大眾消費(fèi)傾向M3: 量化的產(chǎn)品附加值P （Xi ）: 筆記本電腦價(jià)格（與配置相關(guān)） i=1,2,3,4,5Xi : CPU價(jià)格X2: 顯卡價(jià)格X 3: 內(nèi)存X 4: 硬盤容量X 5: 屏幕尺寸 ：D:原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)矩陣S:數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣W綜合層次分析法得出8個(gè)因素對(duì)筆記本價(jià)格影響權(quán)重矩陣 H:價(jià)值相關(guān)數(shù)列矩陣h:100 個(gè)價(jià)值相關(guān)數(shù)平均值a: 100臺(tái)筆記本電腦的平均價(jià)格Y: 100臺(tái)筆記本總預(yù)期價(jià)格列矩陣x :筆記本性價(jià)比4. 模型的建立模型一 筆記本電腦的價(jià)格與公司知名度、大眾的消費(fèi)傾向、產(chǎn)品的附加值和產(chǎn) 品的主要配置這四大

13、因素有關(guān)系。 我們?cè)诩僭O(shè)合理的情況下， 先將收集到的信息 進(jìn)行量化，得到一份數(shù)據(jù)表格（見(jiàn)附錄），利用MatLab畫出各個(gè)因素與筆記本價(jià) 格的散點(diǎn)圖，通過(guò)分析散點(diǎn)圖，我們分別利用多項(xiàng)式回歸、非線性回歸、一元線 性回歸和多元線性回歸分析法求出筆記本電腦的價(jià)格與各個(gè)因素之間的定量關(guān) 系。然后考慮到各個(gè)因素對(duì)價(jià)格的影響不可能是獨(dú)立的， 我們采用多元線性 回歸和多元非線性回歸分析。通過(guò)上述分析比較分析各廠家產(chǎn)品定價(jià)的優(yōu)越性。單因素分析四大因素與價(jià)格的定量關(guān)系 公司知名度與價(jià)格的定量關(guān)系根據(jù)DCCI2009上半年中國(guó)消費(fèi)者筆記本電腦品牌的占有率的調(diào)查數(shù)據(jù)將 公司知名度量化。建立多項(xiàng)式回歸模型，并利用 Ma

14、tLab擬合曲線如圖：t.oc5曠圖1中橫坐標(biāo)為量化的各公司知名 度，縱坐標(biāo)為筆記本電腦的價(jià)格圖1公司知名度與價(jià)格的擬合曲線由此可以得到利用多項(xiàng)式擬合得到的公司知名度與筆記本價(jià)格的相關(guān)函 數(shù)32P(M)二 x (Mi) +x (Mi) + x M1+根據(jù)DCCI2009上半年中國(guó)消費(fèi)者筆記本電腦品牌的預(yù)購(gòu)度的調(diào)查數(shù)據(jù)將 大眾的消費(fèi)傾向量化。建立非線性回歸模型，并利用MatLab擬合曲線如下：圖2中橫坐標(biāo)為量化的大眾消費(fèi)傾 向，縱坐標(biāo)為筆記本電腦的價(jià)格圖2大眾消費(fèi)傾向與價(jià)格的擬合曲線由此可以得到利用非線性回歸擬合得到的大眾消費(fèi)傾向與筆記本價(jià)格的相關(guān) 函數(shù)P(M)= x sin x M)筆記本電腦

15、的附加值包括三大方面： 硬件的可擴(kuò)展性、售后服務(wù)和附贈(zèng) 之應(yīng)用軟件。其中硬件的可擴(kuò)展性和附贈(zèng)之應(yīng)用軟件受其它因素的影響很大， 而 筆記本的修理費(fèi)用相當(dāng)高昂。售后服務(wù)越長(zhǎng)、售后服務(wù)地域越廣、售后服務(wù)范圍 越廣，對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)那是求之不得的，無(wú)形中提升了筆記本的附加值。故本文將產(chǎn)品的附加值定位在售后服務(wù)上， 根據(jù)消費(fèi)者對(duì)各品牌的售后 服務(wù)的滿意度將產(chǎn)品的附加值量化。建立一元線性回歸模型，并利用 Matlab擬合曲線如下:產(chǎn)品附疋直圖2中橫坐標(biāo)為量化的產(chǎn)品 附加值，縱坐標(biāo)為筆記本電 腦的價(jià)格圖3產(chǎn)品附加值與價(jià)格的擬合曲線由一元線性回歸擬合得到產(chǎn)品的附加值與筆記本電腦價(jià)格的相關(guān)函數(shù)為P(M3)= X M

16、+通過(guò)調(diào)查研究，學(xué)生在選購(gòu)筆記本時(shí)對(duì)產(chǎn)品的配置要求主要在以下幾個(gè)方 面：CPU型號(hào)，顯卡型號(hào)，內(nèi)存，硬盤容量以及屏幕尺寸。因?yàn)楦鱾€(gè)品牌的配置 不同，可以分品牌考慮配置與價(jià)格的關(guān)系。我們都知道，對(duì)于同一品牌的電腦來(lái)說(shuō)，配置越高，電腦的價(jià)格就越高， 因而初步假設(shè)，同一品牌的電腦的價(jià)格與配置的各個(gè)性能成多元線性關(guān)系。首先，將產(chǎn)品配置的各個(gè)因素指標(biāo)指標(biāo)及價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)表格見(jiàn)附錄一。然后利用SPSS軟件，進(jìn)行多元線性分析，得到的各品牌的筆記本 電腦的價(jià)格與格主要配置因素的定量關(guān)系如下表：品牌R(相關(guān)系 數(shù))筆記本電腦價(jià)格與各配置因素的相關(guān)函數(shù)聯(lián)想P= + x Xi + xx Xs+ x X4

17、+ x X5惠普P= + X Xi +X X2+ X X3+ X X4+ X X5東芝P=+ XXi +x X2+ xxx X5戴爾P=+ X Xi+ X Xa+X X3+X X4+X Xs索尼P= + x Xi+ x X2+ x X3+ xx Xs華碩0,992P= + x Xi + x X2+ x X4+x %神舟P= X X2+X X3+X X4+X X5三星P= + XX X2+X X1+X X5宏基P= + X Xi+ X 夫+ X X3+ X X4+ X %Thin kPadP=+ x Xi+ x X2+ xx XsR的值的平均值為： 可見(jiàn)，產(chǎn)品的價(jià)格與配置的各個(gè)指標(biāo)呈較明顯的線性

18、 關(guān)系，多元線性回歸可以很好的擬合價(jià)格與配置的各個(gè)指標(biāo)的關(guān)系。所求的線性表達(dá)式中有想缺失項(xiàng)，例如戴爾電腦 X3缺失，這是因?yàn)榇鳡栯?腦的內(nèi)存均為2G,對(duì)價(jià)格沒(méi)有影響。多因素考慮四大因素與價(jià)格的定量關(guān)系的求解考慮到各個(gè)因素對(duì)筆記本電腦價(jià)格的影響不是獨(dú)立的，可能存在交互作用我們決定分別用多元線性回歸和多元非線性回歸對(duì)本問(wèn)題進(jìn)行分析。 多元線性回歸：1、進(jìn)入法多元線性回歸：先將所有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，采用進(jìn)入法進(jìn)行多元線性分析：利用SPSS軟件，將價(jià)格作為因變量，公司知名度、大眾的消費(fèi)傾向、產(chǎn) 品附加值、CPU、顯卡、內(nèi)存、硬盤容量、屏幕尺寸作為自變量，選擇進(jìn)入法 分析數(shù)據(jù)，得到如下三個(gè)表格：表格一：模型匯

19、總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1.782 a.612.578.6495870a.預(yù)測(cè)變量：（常量）,尺寸，大眾消費(fèi)傾向，內(nèi)存，CPU（價(jià)格） 顯卡（折算價(jià)格）,硬盤容量，知名度，產(chǎn)品附加值。表格二:Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸8.000 a殘差91.422總計(jì)99a. 預(yù)測(cè)變量：（常量），尺寸，大眾消費(fèi)傾向，內(nèi)存，CPU （價(jià)格），顯卡（折算價(jià) 格），硬盤容量，知名度，產(chǎn)品附加值。b. 因變量：價(jià)格表格三:系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）.065.000知名度.128.016大眾消費(fèi)傾向.173.946產(chǎn)品附加值.493.149.493.0

20、01CPU（價(jià)格）.339.073.339.000顯卡（折算價(jià)格）.258.074.258.001內(nèi)存.288.081.288.001硬盤容量.174.080.174.033尺寸.086.075.086.249表格分析：由表格，我們可以得到R=,調(diào)整的R方=,F=得到筆記本電腦價(jià)格與各因素的線性相關(guān)函數(shù)P=注: V1 （公司知名度），V2 （大眾的消費(fèi)傾向），V3 （產(chǎn)品的附加值）,V4（CPU , V5（顯卡），V6 （內(nèi) 存），V7 （硬盤容量）,V8 （尺寸）,V9 （價(jià)格2、逐步法多元線性回歸：由于在模型一中可以看到，對(duì)于價(jià)格的影響因素中，有的是線性的， 有的是非線性的。為了觀察所有因

21、素作用時(shí)是否成線性，因而采用逐步法進(jìn) 行多元線性回歸分析。利用SPS軟件做逐步回歸得到下表：表格一：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1.514 a.264.257.86211082.633 b.401.388.78203163.713 c.508.493.71229194.739 d.546.527.68758255.764 e.583.561.66239986.779 f.606.581.6473442a. 預(yù)測(cè)變量：（常量）,V6。b. 預(yù)測(cè)變量：（常量）,V6, V4 。C.預(yù)測(cè)變量：（常量）,V6, V4, V5 。d. 預(yù)測(cè)變量：（常量）,V6, V4, V5, V3 。e.

22、 預(yù)測(cè)變量：（常量）,V6, V4, V5, V3, V1f. 預(yù)測(cè)變量：（常量）,V6, V4, V5, V3, V1, V7 表格二：Anovag模型平方和df均方FSig.1回歸1.000 a殘差98.743總計(jì)992回歸2.000 1殘差97.612總計(jì)993回歸3c.000殘差96.507總計(jì)994回歸4d.000殘差95.473總計(jì)995回歸5.000 e殘差94.439總計(jì)996回歸6.000 f殘差93.419總計(jì)99a.預(yù)測(cè)變量：（常量）,內(nèi)存。b.預(yù)測(cè)變量：（常量）,內(nèi)存，CPU（價(jià)格）。c.預(yù)測(cè)變量：（常量）,內(nèi)存，CPU（價(jià)格）,顯卡（折算價(jià)格）。d.預(yù)測(cè)變量：（常量）

23、,內(nèi)存，CPU（價(jià)格）,顯卡（折算價(jià)格）,產(chǎn)品附加值。e.預(yù)測(cè)變量：（常量）,內(nèi)存，CPU（價(jià)格）,顯卡（折算價(jià)格）,產(chǎn)品附加值，知名度。f.預(yù)測(cè)變量：（常量）,內(nèi)存，CPU（價(jià)格）,顯卡（折算價(jià)格）,產(chǎn)品附加值，知名度，硬盤容量。g.因變量：價(jià)格表格三:系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）.086.000V6.514.087.514.0002（常量）.078.000V6.400.082.400.000V4.387.082.387.0003（常量）.071.000V6.328.077.328.000V4.431.076.431.000V5.335.073.335.0

24、004（常量）.069.000V6.345.074.345.000V4.391.074.391.000V5.353.071.353.000V3.201.071.201.0065（常量）.066.000V6.383.073.383.000V4.363.072.363.000V5.312.070.312.000V3.453.111.453.000V1.111.0056（常量）.065.000V6.292.081.292.000V4.352.071.352.000V5.288.069.288.000V3.462.108.462.000V1.108.007V7.184.079.184.022a.因變量

25、：V9分析表格可以得到：R=,調(diào)整的R方=,F=得到筆記本電腦價(jià)格與各因素的線性相關(guān)函數(shù)：P=+x V6+X V4+X V5+ xx V1+x V7結(jié)果分析：V2,V8項(xiàng)缺失。即大眾的消費(fèi)傾向和屏幕尺寸明顯不是線性的，因而被剔 除。由模型一的曲線擬合可以看出，一般是價(jià)格居中的產(chǎn)品最受廣大消費(fèi)者青睞。 而屏幕一般是14寸是最便宜，過(guò)大，過(guò)小都比較貴，這與制作工藝有關(guān)。 比較多元線性回歸進(jìn)入法和逐步法：R=,調(diào)整的R方=,F=R=,調(diào)整的R方=,F=有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)我們可以看到，逐步法與進(jìn)入法相比，調(diào)整的R方，和F值都有所提高，因而逐步法的整體效果強(qiáng)于進(jìn)入法線性回歸，因而逐步法能更好地?cái)M合出電腦價(jià)格與各

26、因素的線性相關(guān)函數(shù)。同時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，通過(guò)這兩種方法得到的R值均較小，都低于， 因而多 元線性回歸模型的擬合優(yōu)度較低，不能很好地?cái)M合電腦價(jià)格與各因素的線性相關(guān) 函數(shù)，這種模型僅供參考。多元非線性回歸我們根據(jù)模型一和上述多元線性回歸的分析，建立多元非線性回歸模型：P=b1/V1+b2X V2A2+b3X V3A2+b4X V4+b5X V5+b6X V6+b7X V7+b8X V8+b9其中V1, V2, V3, V4, V5, V6, V7, V8分別代表以上8種因素；b1 ， b2， b3， b4， b5， b6， b7， b8， b9 為各因素系數(shù) 將原始數(shù)據(jù)用 zscore() 函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化

27、以后,設(shè)置初始系數(shù),然后調(diào)用 nlinfit() 函數(shù)進(jìn)行多元非線性回歸擬合曲線。源程序如下：D= ；%原始數(shù)據(jù)矩陣(見(jiàn)附錄一)data=zscore(D);xy=data(:,1:8); y=data(:,9); beta0= ;be,r = nlinfit(xy,y,xx,beta0); nlintool(xy,y,xx,beta0)%function y=xx(b,x) y=b(1)./x(:,1)+b(2)*x(:,2).A2+b(3)*x(:,3).A2+b(4)*x(:,4)+b(5)*x(:,5 )+b(6)*x(:,6)+b(7)*x(:,7)+b(8)*x(:,8)+b(9)

28、;運(yùn)行得到結(jié)果be =Columns 1 through 8Column 9由此我們得到筆記本電腦的價(jià)格與各因素的非線性相關(guān)關(guān)系：P二+V1+X V22 x V33+ x V4+ x V5+ x V6+ x V7+ x V8相關(guān)系數(shù) R= 可以看到與多元線性回歸相比, 相關(guān)系數(shù)有所提高, 可見(jiàn)本問(wèn)題適合多元非 線性擬合。多元非線性回歸模型的檢驗(yàn) 為了更直觀的看到用非線性回歸擬合的相關(guān)程度。我們利用得到的公式計(jì)算 各個(gè)點(diǎn)的數(shù)值與原始數(shù)據(jù)（標(biāo)準(zhǔn)化以后）用 MatLab繪于同一個(gè)坐標(biāo)系中。點(diǎn)圖為原始的數(shù)據(jù), 折線為利用公式計(jì)算的結(jié)果。 多元非線性擬合額的結(jié)果 能反映筆記本的價(jià)格與各個(gè)因素之間的關(guān)系。

29、對(duì)模型一的結(jié)果分析通過(guò)建立多個(gè)回歸模型我們得出了筆記本電腦的價(jià)格與公司知名度、 大眾的 消費(fèi)傾向、產(chǎn)品的附加值的定量關(guān)系。32公司知名度P(M1)=X (Mi)+X (Mi) +X M+大眾消費(fèi)傾向P(M2)= X sin X M)產(chǎn)品附加值P(M3)=X M+同時(shí)考慮到不同廠家產(chǎn)品的配置區(qū)別，我們將數(shù)據(jù)按品牌分類：得出各家公司的筆記本電腦價(jià)格與 CPU型號(hào)，顯卡型號(hào)，內(nèi)存，硬盤容量以及 屏幕尺寸這幾個(gè)因素的定量關(guān)系：聯(lián)想P= + X X +XX Xs+X X4+X X5惠普P= + X X +X Xa+XX3+XX4+ XX5東芝P= + X Xi + X X2+ XXX X5戴爾P= +

30、x Xi+X 夫+ x X3+ x X4+ x XX索尼P= + X X1+ X X2+ X X3+ XX X5華碩P= + X x+ X Xa+ X 為+X Xs神舟P= x X2+ x X3+x X4+ x Xs三星1P= + XX X2+ X X4+ X Xs宏基P= + x Xi+X 夫+ X X3+ x X4+ x XXThi nkPadP=+x Xi+ X X2+XX Xs(MMM的數(shù)據(jù)未標(biāo)準(zhǔn)化，X ,X2,X3人的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了標(biāo)準(zhǔn)化) 多元線性回歸： P=+ X V6+X V4+X V5+ XX V1+X V7多元非線性回歸：P=+V1+X V22 X V33+X V4+ X V5

31、+ X V6+ X V7+ X V8定價(jià)優(yōu)越性由上述的定量關(guān)系可以看出：公司知名度越高，筆記本的價(jià)位不一定越高；由擬合的曲線可以看到，知 名度高的公司的價(jià)位一般在中高檔，比如聯(lián)想筆記本電腦。知名度低的公司要么 價(jià)位過(guò)高，要么價(jià)位過(guò)低。大眾的消費(fèi)傾向跟公司的知名度類似，呈曲線走向。大眾的消費(fèi)傾向最高 的也是價(jià)位在中高檔的電腦，大眾不趨向于購(gòu)買價(jià)位過(guò)低和過(guò)高的筆記本。但對(duì)于產(chǎn)品附加值，附加值越高，筆記本的價(jià)位也越高，呈正斜率的直線 上升?？梢?jiàn)若提高自身產(chǎn)品的附加值，可有效地提高本產(chǎn)品的價(jià)位。比如 ThinkPad筆記本電腦，在產(chǎn)品附加值方面有很高的定價(jià)優(yōu)越性。上述三個(gè)因素都是“無(wú)形價(jià)值”，真正影響

32、筆記本價(jià)位是主要配置。由定 量關(guān)系：品牌該公司的哪些配置對(duì)該公司的定價(jià)有利聯(lián)想CPU顯卡惠普內(nèi)存、硬盤容量東芝CPU內(nèi)存戴爾內(nèi)存、硬盤容量索尼內(nèi)存華碩CPU顯卡神舟內(nèi)存、硬盤容量三星CPU、硬盤容量宏基CPU顯卡Thi nkPad顯卡、 內(nèi)存配置哪些品牌在該配置方面有定價(jià)優(yōu)勢(shì)CPU聯(lián)想、東芝顯卡聯(lián)想、ThinkPad內(nèi)存索尼、ThinkPad硬盤容量戴爾、索尼屏幕尺寸華碩、戴爾模型二4. 2. 1層次分析法求出各個(gè)影響因素的權(quán)重建層 目標(biāo)層A 準(zhǔn)則層B 子準(zhǔn)則層C評(píng)價(jià)對(duì)象層0PC100PC1 j I PC2第一層：目標(biāo)層(A)第二層：準(zhǔn)則層(B1,B2)第三層：子準(zhǔn)則層(C1,C2,C3,C4

33、,C5,C6,C7,C8 )第四層：評(píng)價(jià)對(duì)象層(01,02,0100) 構(gòu)造比較矩陣及一致性檢驗(yàn)層次分析法是一種定性分析和定量計(jì)算相結(jié)合的方法，首先構(gòu)造因素間的 成對(duì)比較矩陣。B1-C的比較矩陣13 1B仁 1/31 1/313 1權(quán)向量3 1 =最大特征值 入1=3,CI =入1?nn?1 =0,CR= CI1/RI=0 滿足一致性要求 B2-C的比較矩陣廠 123 3 51/2 12 23B2=1/31/2 1121/31/2 1 1 11/5 1/3 1/2 1 1丿權(quán)向量3 2=最大特征值 入 2=, CI二入 2?nn?1 =,CR=CI2RI=滿足一致性要求綜合分析計(jì)算各因素Ci對(duì)

34、總目標(biāo)的權(quán)重品牌和配置對(duì)筆記本價(jià)格影響的權(quán)向量:3 0 =；B1=（品牌）B2=（配置）Wi=Ci/AC1（知名度）C2（大眾消費(fèi)傾向）C3（產(chǎn)品附加值）C4(CPU)C5（顯卡）C6（內(nèi)存）C7（硬盤容量）C8（屏幕尺寸）得出C層各因素對(duì)目標(biāo)層的權(quán)向量:W=；由最終權(quán)向量可知，公司的知名度和產(chǎn)品的附加值對(duì)公司的品牌影響比較 大，而筆記本的CPU及顯卡對(duì)筆記本的性能影響較大。總體上來(lái)說(shuō)產(chǎn)品自身的配 置對(duì)筆記本價(jià)格的影響最大。層次總排序?qū)⒏鱾€(gè)電腦進(jìn)行權(quán)重求和得出最終本身價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)格的比值的排序，在 進(jìn)行比較分析。由于各變量間并不具有可比性，量綱都不完全一樣，直接用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行 計(jì)算常常得不到合

35、理的結(jié)果，所以先將原始數(shù)據(jù)“標(biāo)準(zhǔn)化”，也就是說(shuō)，先求出 全部樣本在各個(gè)變量上的平均值， 標(biāo)準(zhǔn)差，再將原始數(shù)據(jù)減去平均值，然后除以 標(biāo)準(zhǔn)差就得到了標(biāo)準(zhǔn)化得數(shù)據(jù)。這時(shí)，各變量間相差就不會(huì)很懸殊，在進(jìn)行各個(gè) 因素權(quán)重求和結(jié)果就會(huì)比較合理了。（標(biāo)準(zhǔn)化算法及權(quán)重求和算法見(jiàn)附錄二） 具體步驟：1, 求出原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣 S （見(jiàn)附錄一）2, 將標(biāo)準(zhǔn)化矩陣與權(quán)向量W相乘得到每個(gè)筆記本對(duì)應(yīng)的一組數(shù)據(jù)稱為價(jià) 相關(guān)數(shù)為H,價(jià)值相關(guān)數(shù)與筆記本的價(jià)值相關(guān)，數(shù)據(jù)越大則對(duì)應(yīng)筆記本的價(jià)值越 高，數(shù)據(jù)越小則對(duì)應(yīng)筆記本的價(jià)值越低。其中價(jià)值包含了筆記本的品牌和配置好 壞。3, 求出100種筆記本價(jià)格的平均值a,求出10

36、0個(gè)價(jià)值相關(guān)數(shù)的平均值h， 則100臺(tái)記本的預(yù)期價(jià)格矩陣Y可由下列公式求得：Y=H/h*a同理可求出品牌預(yù)期價(jià)格和配置預(yù)期價(jià)格。4, 求出每臺(tái)筆記本的預(yù)期總價(jià)格與筆記本自身價(jià)格的比值x稱為性價(jià)比,該比值越大說(shuō)明筆記本的性價(jià)比越高，相反比值越小，說(shuō)明筆記本的性價(jià)比越小。預(yù)期價(jià)值平均值（元）預(yù)期品牌價(jià)值平均值（元）預(yù)期配置價(jià)值平均值（元）性價(jià)比平均值然后將100 價(jià)比從高到低進(jìn) 表格見(jiàn)附錄一。層次分析法模我們對(duì)性價(jià)臺(tái)筆記本根據(jù)性 行排序，整理出型的檢驗(yàn)比排在前50名的電腦進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)：聯(lián)想9臺(tái)，華碩7臺(tái)，神州7臺(tái)，惠普6臺(tái)，戴爾5臺(tái)，宏 基5臺(tái)，三星4臺(tái)，東芝3臺(tái)，ThinkPad 2，索尼2臺(tái)。用

37、 Excel 做出柱形圖： 縱坐標(biāo)是前 50 名中個(gè)品牌電腦的臺(tái)數(shù)。這些數(shù)據(jù)與實(shí)際相符。 模型二的結(jié)果分析根據(jù)層次分析法得出的最終權(quán)重的柱狀圖：可見(jiàn)影響價(jià)位的依次為CPU、顯卡、內(nèi)存、硬盤容量、產(chǎn)品附加值、知 名度，屏幕尺寸、大眾消費(fèi)傾向。這與模型一得出的結(jié)果相同。5. 模型的優(yōu)缺點(diǎn)比較多元回歸分析如同第一問(wèn)，回歸分析主要是根據(jù)已知的數(shù)據(jù)，通過(guò)逐步擬合的方法， 尋找多個(gè)變量與因變量的定量關(guān)系。 從定量關(guān)系中， 不僅可以直觀地看出各個(gè)因 素對(duì)于電腦價(jià)格的影響， 還可以根據(jù)已知因素估算產(chǎn)品價(jià)格。 其最主要的優(yōu)點(diǎn)就 是能較準(zhǔn)確地給出定量關(guān)系， 并可根據(jù)擬合優(yōu)度， 判斷擬合度， 進(jìn)一步可以獲知 采用這

38、種方式誤差的大小， 從而可以靈活地調(diào)整模型， 選擇最優(yōu)的定量關(guān)系。 缺 點(diǎn)是操作起來(lái)較復(fù)雜， 不過(guò)選用適合的軟件可以很好地彌補(bǔ)這個(gè)缺點(diǎn)， 便利地給 出結(jié)果。層次分析法優(yōu)點(diǎn) ：層次分析法較其他方法更為合理地解決了權(quán)重的計(jì)算， 各個(gè)因素對(duì)筆記本價(jià)格影 響劃分比較細(xì)，在綜合評(píng)價(jià)影響因素時(shí)充分顯示權(quán)重的重要 ; 對(duì)處理過(guò)的原始數(shù)據(jù)直接加權(quán) 計(jì)算出綜合影響指數(shù)，充分利用原始數(shù)據(jù) , 使評(píng)價(jià)結(jié)果更具切實(shí)性、合理性 ; 建立層次結(jié)構(gòu) 是定性指標(biāo)定量化， 解決指標(biāo)性質(zhì)不一致難以比較的問(wèn)題 ; 運(yùn)用一致性指標(biāo) (CI) 檢驗(yàn)以判斷 確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重有無(wú)邏輯上的混亂，具較強(qiáng)的科學(xué)性。缺點(diǎn) ：層次分析法在應(yīng)用過(guò)程

39、中確實(shí)也存在一些不足和弊端。 主觀判斷難免會(huì)存在各種 偏差， 特別在影響因素較多的情況下， 偏差可能越大， 判斷所得的判斷矩陣就很難保證具有 滿意的一致性。 另外， 層次分析法的信息基礎(chǔ)是判斷矩陣， 判斷矩陣的一致性要求是層次分 析法應(yīng)用的關(guān)鍵前提， 當(dāng)評(píng)價(jià)者所得判斷矩陣一致性較差時(shí)， 需要結(jié)合研究目的來(lái)確定該判 斷矩陣是舍棄還是進(jìn)行必要的檢驗(yàn)與修正。6. 模型的應(yīng)用與擴(kuò)展指導(dǎo)學(xué)生選購(gòu)筆記本大部分學(xué)生選購(gòu)筆記本帶有一定的盲目性， 我們的構(gòu)建的模型充分分析了 一些因素對(duì)價(jià)格影響的權(quán)重， 可以讓學(xué)生認(rèn)識(shí)到選購(gòu)筆記本更應(yīng)該看重電腦本身 的配置，比如CPU顯卡和內(nèi)存的好壞。在我們的模型分析中可以看出一

40、些品牌 較好的公司比如聯(lián)想、 華碩、惠普其筆記本的性價(jià)比普遍比較高， 所以在購(gòu)買筆 記本之前可以先選定好一個(gè)品牌， 然后再在其系列產(chǎn)品中選擇符合自己要求的筆 記本。對(duì)各大公司的發(fā)展具有指導(dǎo)作用 在對(duì)各大公司的總體評(píng)價(jià)中聯(lián)想在中國(guó)市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)明顯高于其他公司， 主 要原因是聯(lián)想的品牌做得很好， 并且其產(chǎn)品的定價(jià)也合理。 這就給了其他公司很好的效仿榜樣，做好售后服務(wù)得到廣大顧客的滿意更能拉攏更多的客源以使自己 的產(chǎn)品深入人心， 這也是一個(gè)品牌經(jīng)過(guò)長(zhǎng)年累月積累的無(wú)形的價(jià)值。 同時(shí)產(chǎn)品的 定價(jià)要合理， 太低了公司自身會(huì)有損失， 太高了不能得到大眾的青睞也會(huì)對(duì)公司 造成損失。因此做好售后服務(wù)和定價(jià)合理化是

41、每個(gè)公司能得以壯大的必要條件。7. 我們的建議如本題假設(shè)，假設(shè)市場(chǎng)所有的電腦只有我們選取的這 100 臺(tái)。通過(guò)層次分 析法，我們能得出各因素對(duì)電腦價(jià)位的影響從大到小依次為：CPU顯卡，內(nèi)存，硬盤容量，產(chǎn)品附加值，知名度，屏幕尺寸，大眾消費(fèi)傾向。為一位想要購(gòu)買 5000-6000 元筆記本電腦的學(xué)生提供一些建議。首先我 們根據(jù)此同學(xué)的期望價(jià)格， 篩選出價(jià)位在 50006000之間的電腦， 然后根據(jù)不同 學(xué)生的需求來(lái)綜合各方面的因素再給出的 100 臺(tái)筆記本中為他們選擇合適的產(chǎn) 品。(數(shù)據(jù)中價(jià)格在 50006000的筆記本電腦的表格見(jiàn)附錄一)建議：由于CPU顯卡等配置對(duì)于電腦的影響較大，因而選擇電

42、腦時(shí)，應(yīng)優(yōu)先考 慮電腦的配置， 然后根據(jù)不同的需求， 具體選擇合適的電腦。 筆記本價(jià)位雖然給 的比較高 , 但是其性價(jià)比會(huì)比較差。所以選擇筆記本的時(shí)候更多的是選擇性能好 的而且性價(jià)比比較高的產(chǎn)品。 再者還得考慮筆記本的品牌， 好的品牌往往會(huì)出質(zhì) 量比較高的產(chǎn)品，而且會(huì)有很好的售后服務(wù)。學(xué)生購(gòu)買筆記本用途可分為：學(xué)習(xí)、游戲、影音、日常辦公和專業(yè)軟件 編程等，認(rèn)清了自己的需要，才能確定買什么樣的合適。對(duì)于以學(xué)習(xí)應(yīng)用為主要目的的學(xué)生來(lái)說(shuō)， 要購(gòu)買的筆記本產(chǎn)品整體配置不 需要過(guò)高， 中低端的產(chǎn)品即可， 一方面筆記本產(chǎn)品更新?lián)Q代快， 另一方面筆記本 核心，即處理器產(chǎn)品已經(jīng)非常的強(qiáng)大， 尤其是 Intel

43、 推出了許多高性價(jià)比的產(chǎn)品， 完全可以滿足使用者的需求。推薦聯(lián)想 G450A-PSE( H)、聯(lián)想Y450A-TSI (E)、 聯(lián)想 V450A-TSI(H) ，這三款聯(lián)想的筆記本價(jià)格比較便宜 5000 多點(diǎn)，而且聯(lián)想 的品牌也很好，售后服務(wù)也不錯(cuò)。如果以影音為主，首先要考慮配置即CPU,顯卡和內(nèi)存，因?yàn)榕渲玫暮?壞直接影響高清視頻的觀看效果，此外，屏幕的尺寸也應(yīng)考慮。推薦神舟優(yōu)雅 A550-i5 D1神舟優(yōu)雅 A560-i5 D2和Acer 5935G (662G25M) 這三款筆記本顯 示器都是十五英寸以上，CPU生能也很好，價(jià)位合理，對(duì)喜歡看電影的學(xué)生來(lái)說(shuō) 是很不錯(cuò)的選擇。對(duì)于喜歡玩游戲

44、學(xué)生對(duì)電腦性能要求比較高，尤其是CPU，顯卡和內(nèi)存直接影響游戲的運(yùn)行速度， 所以選電腦應(yīng)選擇配置較高的產(chǎn)品。 推薦惠普 4411s(WH483P) Acer 4736G (744G50Mn-1 和 Acer 4740G (434G64M),這三款機(jī)子性價(jià)比都還不錯(cuò)， 價(jià)格近 6000，不過(guò)配置確實(shí)很好， 能夠運(yùn)行出大型的游戲。另外，部分女生對(duì)筆記本的外觀會(huì)比較的在意。 所以對(duì)于這部分女生， 推 薦聯(lián)想Y460A-ITH (白)E和Y450A-TSI (白)(E),這兩款白色的筆記本很適合 女生，東芝筆記本的外表雖然很好看但是我們不推薦， 因?yàn)闁|芝的配置較差， 性 價(jià)比過(guò)低。所以在購(gòu)買電腦時(shí)，

45、首先要看電腦的配置好壞， 再根據(jù)其需要， 進(jìn)行具體 選擇。這樣才能保證物有所值。8. 參考文獻(xiàn)【1】 筆記本數(shù)據(jù)來(lái)源 2010 年5月【2】科學(xué)計(jì)算技術(shù)與 MatLab劉則毅 編2001出版【3】編程基礎(chǔ)王家文 王皓劉海編2005年7月9.附錄附錄一（重要數(shù)據(jù)）原始數(shù)據(jù)表格型號(hào)品牌CPU內(nèi)存硬盤容量顯卡尺寸價(jià)格元V450A-PSE（ W聯(lián)想In tel酷睿2雙核P74502GB320GBNVIDIA GeForce G 105M英寸6999V450A-TSI （ H）聯(lián)想In tel酷睿2雙核T66002GB320GBNVIDIA GeForce G 105M英寸5000V450A-TFO（

46、T）聯(lián)想In tel奔騰雙核T44002GB320GBNVIDIA GeForce G 105M英寸4500Y460A-ITH （白）E聯(lián)想In tel酷睿i3 330M2GB320GBATI Mobility Radeon HD 514英寸5549Y460A-IFI （白）E聯(lián)想In tel酷睿i5 430M2GB320GBATI Mobility Radeon HD 514英寸6400Y450A-PEI （ W 灰聯(lián)想In tel酷睿2雙核P87004GB320GBNVIDIA GeForce GT 240M14英寸6799Y450A-TSI （ E）白聯(lián)想In tel酷睿2雙核T6600

47、2GB320GBNVIDIA GeForce GT 240M14英寸5150G450A-PSE（ H）聯(lián)想In tel酷睿2雙核P74502GB320GBNVIDIA GeForce G 210M14英寸5000G450A-TFO（ H）聯(lián)想In tel奔騰雙核T44002GB250GBNVIDIA GeForce G 210M14英寸4200G450A-TON（ S）聯(lián)想In tel賽揚(yáng)雙核T16001GB160GBNVIDIA GeForce G 210M14英寸3599CQ35-222TX惠普In tel奔騰雙核T43002GB250GBNVIDIA GeForce G 105M英寸46

48、00CQ35-320TX惠普In tel奔騰雙核T44002GB250GBNVIDIA GeForce G 105M英寸4350CQ41-204TX惠普In tel酷睿i3 330M2GB320GBATI Mobility Radeon HD 4英寸4199CQ41-206TX惠普In tel酷睿i5 430M2GB320GBATI Mobility Radeon HD 4英寸48444411s （WH483PA惠普In tel酷睿2雙核P87002GB320GBATI Mobility Radeon HD 414英寸58884411s （WP364PA惠普In tel酷睿2雙核T65701GB320GBATI Mobility Radeon HD 414英寸41994321s （WP413PA惠普In tel酷睿i3 330M2GB250GBATI Mobility Radeon HD 4英寸52004321s （WP415PA惠普In tel酷睿i5 520M2GB320GBATI Mobility Radeon HD 4英寸6999dv6-1330T