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数据
经验上下文
假设检验,我们需要一个上下文,在这个aredocumented productexperience特点和可用的。一个这样的类的产品服务。因此,我们chosehotels产品类别。我们使用数据对消费者'online评级的酒店在一个独立的旅游网站。我们假设检验使用数据记录年7月和2010年2月之间对酒店在波士顿和火奴鲁鲁。波士顿是一个重要的商业中心在美国,和火奴鲁鲁是一个著名的度假胜地,它使我们能够测试的健壮性findingsacross两个城市。

我们收集的数据对消费者在线评级的酒店(五分制)和在线评论文本。我们alsocollected信息关于酒店的类和设施(如。、商务中心、游泳池)和个人信息(如。、年龄、会籍有效期),reviewervoluntarily提供。我们hadcomplete在线评论信息的所有变量导致了7499年114年的回顾酒店(波士顿:50家酒店和3038评论、火奴鲁鲁:64家酒店和4461评论)。
依赖和独立变量
我们定义因变量(评级),areviewer在线评级的酒店。我们描述independentvariables下面。

其他客户的在线评分。我们使用其他消费者的平均评级的酒店(其他人avg)在焦评论家提供了在线评级作为该措施导致了社会影响

数据
经验背景
要测试的假设，我们需要在这productexperience特性aredocumented和可用的上下文。一类是服务产品。因此，我们的产品种类chosehotels。我们使用的数据在一个独立的旅游网站的酒店消费者的收视率。我们测试使用记录的2006年7月和二月的2010间酒店在波士顿和火奴鲁鲁数据的假设。波士顿是美国的一个重要的商业中心，火奴鲁鲁是一个受欢迎的度假胜地，这使我们能够测试的鲁棒性的findingsacross两个城市。
我们收集了消费者在线评酒店数据（一五分）和在线评论文本。我们alsocollected关于酒店的类和设施的信息（例如，商业中心，游泳池）和个人信息（例如，年龄，会员持续时间），reviewervoluntarily提供。网上的评论，我们做的所有变量的信息导致了114的酒店7499reviews（波士顿：50家酒店和3038评论；火奴鲁鲁：64家酒店和4461评论）。
依赖和独立的变量
我们定义因变量（等级）作为areviewer是酒店的在线评分。我们描述了independentvariables在下面的小节。
其他客户的在线评分。我们使用的平均其他消费者的酒店评级（others-avg）在局灶性者提供在线评分为手段，对社会的影响。
别忘采纳哦!

dataempiricalcontextto测试的假设，我们需要在这特性和可用的上下文。一类是服务产品。因此，我们的产品种类chosehotels。我们使用的数据在一个独立的旅游网站的酒店消费者的收视率。我们测试使用记录的2006年7月和二月的2010间酒店在波士顿和火奴鲁鲁数据的假设。波士顿是美国的一个重要的商业中心，火奴鲁鲁是一个受欢迎的度假胜地，这使我们能够测试的两个城市的鲁棒性。我们收集了消费者在线评酒店数据（一五分）和在线评论文本。我们关于酒店的类和设施的信息（例如，商业中心，游泳池）和个人信息（例如，年龄，会员持续时间），提供。网上的评论，我们做的所有变量的信息导致了114的酒店7499r（波士顿：50家酒店和3038评论；火奴鲁鲁：64家酒店和4461的评论）。依赖和独立的定义因变量（等级）作为areviewer是酒店的在线评分。我们描述了在下面的小节。其他客户的在线评分。我们使用的平均其他消费者的酒店评级在局灶性者提供在线评分为手段，对社会的影响。 望采纳！

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这么多，好难翻呢~