Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "analysis of preferences" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Geometrical Presentation of Preferences by Using Profit Analysis and R Program
Geometryczna prezentacja preferencji z wykorzystaniem analizy profit i programu R
Autorzy:
Zaborski, Artur
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905645.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multidimensional scaling
property fitting
preference maps
Opis:
PROFIT is a kind of external vector analysis of preference mapping. It is a combination of multidimensional scaling and multiple regression analysis. PROFIT takes as input both a configuration of stimulus points and a set of preference rankings of the different properties of the stimuli. For stimulus space obtained by multidimensional scaling multiple regression is performed using the coordinates as independent variables and attribute as the dependent variable. The program locates each property as a vector through the configuration of points, so that it indicates the direction over the space in which the property is increasing. The article presents PROFIT analysis and the R code to carry out the method. The function is illustrated with an example of application in the analysis of consumer preferences.
PROFIT jest przykładem „zewnętrznej” wektorowej metody map preferencji. Jest ona połączeniem skalowania wielowymiarowego i analizy regresji wielorakiej. Danymi wejściowymi w analizie PROFIT są zarówno współrzędne punktów reprezentujących obiekty na mapie percepcyjnej jak również oceny preferencji obiektów ze względu na wybrane zmienne. Dla konfiguracji punktów reprezentujących obiekty otrzymanej za pomocą skalowania wielowymiarowego przeprowadza się analizę regresji wielorakiej, w której zmiennymi objaśniającymi są współrzędne obiektów na mapie percepcyjnej, a zmiennymi zależnymi oceny marek ze względu na poszczególne cechy. Program dokonuje rozmieszczenia na mapie percepcyjnej zmiennych w postaci wektorów wskazujących kierunek maksymalnej preferencji ze względu na daną zmienną. Artykuł jest prezentacją analizy PROFIT oraz składni poleceń programu R, pozwalającej na jej realizację. Sposób użycia funkcji zilustrowano przykładem badania preferencji.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 285
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Presentation of Changes in Preferences by Dynamic Scaling
Prezentacja zmian zachodzących w preferencjach z wykorzystaniem skalowania dynamicznego
Autorzy:
Zaborski, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657882.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
badanie preferencji
macierz podobieństw
skalowanie dynamiczne
analiza Procrustesa
preference analysis
similarity matrix
dynamic scaling
Procrustes analysis
Opis:
Skalowanie dynamiczne jest zbiorem metod, w których dokonuje się geometrycznej prezentacji danych podobieństw uzyskanych dla T różnych okresów. Celem artykułu jest przedstawienie zastosowania dwóch metod skalowania dynamicznego do badania zmian zachodzących w preferencjach. W pierwszej, rozmieszczenia punktów na mapie percepcyjnej dokonuje się na podstawie rozbudowanej macierzy podobieństw. W drugiej metodzie przeprowadza się skalowanie wielowymiarowe dla poszczególnych okresów, a następnie dopasowuje otrzymane konfiguracje punktów za pomocą przekształceń zachowujących proporcje odległości między punktami. Prezentacja metod zostanie zilustrowana przykładem empirycznym, w którym obliczenia przeprowadzono z wykorzystaniem pakietów SPSS i New MDSX.
Dynamic scaling is a set of methods in which the geometrical representation of the similarity data for T different time periods is made. This article presents the use of two-dynamic scaling methods for studying changes in the preferences. In the first method the location of points on the perceptual map is made on the basis of the super-dissimilarity matrix. In the second method multidimensional scaling for the respective periods is carried out and the obtained configurations are matched by transformations preserving the proportions of distances between points. The presentation of the methods is illustrated by an empirical example in which calculations were performed with use of SPSS and New MDSX packages.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 3, 322
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza preferencji słuchaczy uniwersytetu trzeciego wieku z wykorzystaniem wybranych metod niesymetrycznego skalowania wielowymiarowego
The Preference Analysis of University of Third Age Members Using Selected Asymmetric Multidimensional Scaling Methods
Autorzy:
Zaborski, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590168.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Preferencje klientów
Skalowanie wielowymiarowe
Customer preferences
Multidimensional scaling
Opis:
This paper has a methodological and empirical character. Its aims at analysis the changes that have occurred in the preferences of the University of the Third Age members from 2009 to 2013. The study used two methods of asymmetric multidimensional scaling: the gravity unfolding analysis and the drift vectors method. Gravity unfolding analysis was used for the graphical presentation of the respondents' preference similarities in a definite period, and the drift vectors method was used to indicate the direction and the strength of this changes.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2014, 195; 216-224
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies