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边际贡献率（ Marginal Contribution Rate，MCR）是指一个给定变量或因素的变化，预期会给某一结果或另一变量带来的变动程度，它可以描述变量或因素的改变是否会有显著的影响，或者说它的变化是否是整体的关键因素。通常情况下，它衡量的是一个变量对另一变量（自变量或因变量）的边际影响力，即两者之间的协因关系。

边际贡献率用来衡量不同因素及其交互作用对某一有限结果的影响程度。它可以用来分析某一协因关系系统中各因素交互作用的重要性及其贡献程度，以便挑选出对于结果（如收益、客户满意度等）影响最大的变量，以便实现优化或改进的目的。

边际贡献率常用来衡量市场份额的增加，当某一因素的贡献率高于其他因素时，则表明其对市场份额的影响力大。边际贡献率也可用于检测某些因素对销售结果是否有积极影响，即因素影响广告成效，对销售结果产生了显著的积极作用。

边际贡献率也可以用来评估一次广告投资的效果。当某一因素的贡献率远远高于其他因素时，则可以推断出，这种投资比其他投资更为有效。

拓展知识：边际贡献率的计算可以分为三种情况：

1. 决策树：决策树通常用来检测因素对某个决策影响的重要性。决策树可以计算出每个因素对决策变量（如产品价格）的边际贡献率。

2. 回归分析：回归分析可以用来检测多个因素对结果变量（如收入水平）的联合作用。回归分析可以计算出每个因素对结果变量的边际贡献率。

3. 分类分析：分类分析用来检测多个因素对离散的结果变量（如支付能力）的影响。分类分析可以计算出每个因素对离散结果变量的边际贡献率。