Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "preference analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    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:
    Switch preference analysis by the drift vector method
    Analiza zmian preferencji z wykorzystaniem metody wektorów dryfu
    Autorzy:
    Zaborski, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654523.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza preferencji
    skalowanie wielowymiarowe
    dane asymetryczne
    wektory dryfu
    preference analysis
    multidimensional scaling
    asymmetric data
    drift vectors
    Opis:
    Punktem wyjścia w skalowaniu wielowymiarowym jest symetryczna macierz niepodobieństw. Jednak macierz danych o zmianach preferencji (np. prawdopodobieństwo, że konsument dokonuje zakupu marki j pod warunkiem, że przy wcześniejszych zakupach była to marka i, liczba osób deklarujących, że marka j jest przez nich najbardziej preferowana, mimo że we wcześniejszym okresie była to marka i i in.) nie jest symetryczna. Dla takich danych uśrednienie odpowiednich wartości niepodobieństw prowadzi do utraty cennych informacji dotyczących analizowanego zjawiska, stąd konieczność stosowania metod właściwych dla danych niesymetrycznych. Spośród wybranych metod niesymetrycznego skalowania wielowymiarowego szczególną uwagę zwrócono na metodę wektorów dryfu. Metoda ta umożliwia równoczesną prezentację na mapie percepcyjnej konfiguracji punktów reprezentujących analizowane obiekty, jak również wektorów wskazujących kierunek i siłę zmian zachodzących w preferencjach respondentów.
    The matrix of  switch preference data (e.g. one’s preference for brand j, given that one has already defined his/her first choice for brand i) is not symmetric. The averaging of  appropriate off-diagonal proximity entries for such data leads to the loss of information, hence the necessity to use appropriate methods for asymmetric data. Among the chosen methods of asymmetric multidimensional scaling, particular attention was paid to the drift vectors method. This method enables to present simultaneously on the perceptual map both the configuration of points representing the analyzed objects and the vectors indicating the direction and the strength of changes in the respondents preferences.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2015, 3, 314
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Unfolding analysis adaptation for symbolic data – hybrid and symbolic-numeric approach
    Autorzy:
    Zaborski, Artur
    Pełka, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/425012.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    symbolic data analysis
    unfolding analysis
    preference data
    Opis:
    The aim of this paper is to propose and present adaptations of unfolding analysis for symbolic data. In the article, the basic terms of unfolding analysis and symbolic data are presented. The paper presents two approaches – the internal hybrid approach and the external symbolic-numeric approach. In the empirical part, the external symbolic-numeric unfolding for LCD brands is presented. Symbolic multidimensional scaling R source codes were written by authors.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 3(41); 32-39
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Gravity Unfolding Analysis for Asymmetric Similarities Matrix
    Grawitacyjna analiza unfolding dla niesymetrycznej macierzy podobieństw
    Autorzy:
    Zaborski, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904580.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    unfolding analysis
    gravity model
    preference maps
    Opis:
    The multidimensional unfolding analysis which uses in the structure the gravity function allows consideration and analysis of additional factors (such as market share or brand loyalty), which affect the assessments of respondents preference scores. In classical unfolding models these factors are ignored or assumed to be the same for all objects. The gravity unfolding analysis can also be used for graphical presentation of the data contained in the asymmetric similarity matrix expressing information about changes in respondents’ preferences in a definite period. As a result, instead of the configuration of points representing objects and respondents, the configuration of points representing objects at different periods is obtained.
    Wielowymiarowa analiza unfolding wykorzystująca w swojej konstrukcji funkcję grawitacji pozwala na uwzględnienie w analizie dodatkowych czynników (takich jak udział w rynku lub lojalność względem marki), które mają wpływ na oceny preferencji respondentów. W klasycznej analizie unfolding udział ten jest ignorowany lub przyjmuje się, że jest on taki sam dla wszystkich obiektów. Grawitacyjna analiza unfolding może być również wykorzystana do graficznej prezentacji danych zawartych w niesymetrycznej macierzy podobieństw. Macierz taka zawiera informacje na temat zmian preferencji respondentów w pewnym okresie. W rezultacie nie otrzymujemy na mapie percepcyjnej, tak jak w przypadku analizy unfolding, konfiguracji punktów i respondentów, ale konfigurację punktów reprezentujących obiekty w różnych okresach.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 286
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Unfolding Analysis for Symbolic Objects Based on the Example of the External Car Advertisement Evaluation
    Analiza unfolding obiektów symbolicznych na przykładzie zewnętrznej oceny reklam samochodów
    Autorzy:
    Zaborski, Artur
    Pełka, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/28407778.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    symbolic data analysis
    unfolding analysis
    preference measurement
    car advertisements
    symboliczna analiza danych
    analiza unfolding
    pomiar preferencji
    reklamy samochodów
    Opis:
    Aim: Multidimensional unfolding allows representing both columns (e.g. products, services) and rows (e.g. customers) of the preference matrix on the same low-dimensional map (usually it’s a two or three-dimensional map). The main aim of the paper was to propose how to perform unfolding analysis for symbolic objects. Methodology: The paper describes the possible ways of performing unfolding analysis for symbolic interval-valued data. The external unfolding is described in the details and used in the empirical part of the paper. The data (preferences and dissimilarities) were gathered by using the incomplete method of triads. Results: The empirical part presents an application for unfolding symbolic data to evaluate customers’ preferences, where car advertisements are used as the example. The results presented on a two-dimensional perceptual map allowed to discover seven groups of respondents with different preferences; most of them prefer Skoda, Audi, Volkswagen, and Honda advertisements to Toyota and Volvo. Implications and recommendations: The proposed external approach for symbolic data allows to represent objects as rectangles (on two-dimensional map) or cuboids (in the case of three dimensions). The respondents are represented as points. Further work should focus on creating an algorithm that allows for the presentation of both symbolic objects and preferences expressed by respondents in the form of rectangles or cuboids. Originality/Value: The paper presents an innovative and previously unpresented external unfolding for symbolic data. Besides that it presents how other unfolding approaches could be adapted for symbolic data.
    Cel: Wielowymiarowa analiza unfolding pozwala na przedstawienie zarówno kolumn (np. produktów, usług), jak i wierszy (np. klientów) macierzy preferencji na tej samej mapie percepcyjnej (zwykle jest to mapa dwulub trójwymiarowa). Celem artykułu jest wskazanie propozycji przeprowadzenia analizy unfolding dla obiektów symbolicznych. Metodyka: W artykule opisano możliwe sposoby przeprowadzenia analizy unfolding dla symbolicznych danych przedziałowych. Szczegółowo opisana zewnętrzna analiza unfolding została wykorzystana w części empirycznej artykułu. Dane (zarówno preferencje, jak i niepodobieństwa) zebrano z wykorzystaniem niepełnej metody triad. Wyniki: W części empirycznej zaprezentowano możliwości zastosowania analizy unfolding dla danych symbolicznych w badaniu preferencji respondentów na przykładzie oceny wybranych reklam samochodów. Wyniki zilustrowane na dwuwymiarowej mapie percepcyjnej pozwoliły zidentyfikować siedem grup respondentów o różnych preferencjach względem przedstawionych reklam. Wyniki badania wskazują, że dla większości respondentów reklamy Škody, Audi, Hondy i Volkswagena są bardziej preferowane niż reklamy proponowane przez Volvo i Toyotę. Implikacje i rekomendacje: Zaprezentowane podejście do zewnętrznej analizy unfolding pozwala na prezentację obiektów w postaci prostokątów (w przestrzeni dwuwymiarowej) lub prostopadłościanów (w przestrzeni trójwymiarowej), a respondentów – w postaci punktów. Dalsze prace powinny skoncentrować się na stworzeniu algorytmu pozwalającego na prezentację zarówno obiektów symbolicznych, jak i wyrażanych przez respondentów preferencji w postaci prostokątów lub prostopadłościanów. Oryginalność/Wartość: Artykuł prezentuje nowatorskie i nieprezentowane wcześniej podejście do zewnętrznej analizy unfolding dla danych symbolicznych. Ponadto przedstawia inne możliwe podejścia do symbolicznej analizy unfolding.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 4; 15-28
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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