Informacja

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

Wyszukujesz frazę "latent class model" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Social Determinants of Opinions about Banks
Autorzy:
Idzik, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/485177.pdf
Data publikacji:
2018-09-13
Wydawca:
Bankowy Fundusz Gwarancyjny
Tematy:
economic competence
bank assessment
typological classification
latent class model
Opis:
The objective of the research was to identify and select homogeneous segments of consumers in terms of their competence on the market of the financial services, as well as to evaluate the influence of the consumers’ economic competence on the relations with banks. The sociodemographic features as well as the place that the consumer occupies within the social structures provide a poor explanation of the evaluation of the banks. Opinions about banks are poorly correlated with the socio-economic status of the consumer. There is a weak relationship between the economic status of the consumer and his/her economic competence. There is a strong correlation between the economic competence of a consumer and the overall evaluation of the banks. Four homogeneous groups of consumers were selected in terms of economic competence: Self-excluded (17%), Uninterested (48%), Second-raters (30%), and Leaders (6%). The segmentation was conducted using latent class analysis (LCA). The latent class analysis enabled one to identify the subtypes of the interconnected features which are unobserved in the traditional model. The source of the empirical data is comprised of the field research results conducted by the CAPI method on a nationwide representative sample of the residents of Poland, N=3000.
Źródło:
Bezpieczny Bank; 2018, 2 (71); 96-112
1429-2939
Pojawia się w:
Bezpieczny Bank
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Poczucie śląskości wśród Ślązaków – analiza empiryczna z wykorzystaniem modeli klas ukrytych
A sense of being Silesian – an empirical analysis with the use of latent class models
Autorzy:
Genge, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425295.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
latent class analysis
mixture model
model-based clustering
categorical data
Opis:
The paper focuses on latent class models and their application for quantitative data. Latent class modeling is one of multivariate analysis techniques of the contingency table and can be viewed as a special case of model-based clustering, for multivariate discrete data. It is assumed that each observation comes from one of the numbers of subpopulations, with its own probability distribution. We used latent class analysis for grouping and detecting homogeneity of Silesian people using poLCA package of R. We analyzed data collected by the Department of Social Pedagogy, University of Silesia in Katowice.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 4(42); 48-59
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teoria reakcji na pozycję w podejściu modelowym w takso- nomii
Item response theory in model-based clustering
Autorzy:
Genge, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425062.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
item response theory
latent class analysis
model-based clustering
Opis:
Item response theory is considered to be one of the two trends in methodological assessment of the reliability scale. In turn, latent class models can be viewed as a special case of model-based clustering, for heterogenous multivariate discrete data. We used the approach combining item response theory and latent class models to find groups of Polish households’ with similar saving ability levels. We analyzed data collected as part of the Polish Social Diagnosis using MultiLCIRT package of R.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 1 (51); 9-19
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza zależności pomiędzy indywidualnymi cechami jednostki a poczuciem bycia dyskryminowanym
Analysis of the relationship between the individual characteristics of the people and a feeling of being discriminated
Autorzy:
Grzenda, Wioletta
Dorszyńska, Marta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/588346.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Dyskryminacja społeczna
Model klas ukrytych
Regresja logistyczna
Latent Class Analysis
Logistic regression
Social discrimination
Opis:
Dyskryminacja społeczna jest problemem złożonym i może być rozważana w bardzo wielu aspektach. Nierówne traktowanie jest skutkiem posiadania przez jednostkę lub grupę osób określonej cechy lub cech. Celem niniejszego opracowania jest ustalenie wielkości i kierunku wpływu wybranych cech demograficznych oraz społeczno- ekonomicznych na poczucie bycia dyskryminowanym. Analizę tych cech przeprowadzono z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Zgodnie z jej wynikami, istotny wpływ na poczucie bycia dyskryminowanym mają następujące cechy: wiek, religijność, płeć, pochodzenie, bycie w związku, poziom zadowolenia z życia, ocena sytuacji społeczno- ekonomicznej w kraju zamieszkania oraz kraj zamieszkania. Ponadto, z wykorzystaniem modelu klas ukrytych (LCA), zbadano wpływ poczucia bycia dyskryminowanym na posiadanie określonych opinii i poglądów.
Social discrimination is a complex problem and can be considered in many aspects. Some features of the individuals or the group of people may cause unequal treatment. The primary objective of this study is the assessment of the scale and direction of the impact of selected demographic and socio-economic characteristics on the feeling of being discriminated. Logistic regression model have been used in this analysis. The paper reveals that the characteristics like age, religion, national origin, being in a relationship, the level of life satisfaction, the evaluation of socio-economic situation in the country and country of residence have a significant impact on the feeling of being discriminated. Moreover, latent class model (LCA) makes it possible to examine the impact of the feeling of being discriminated on the opinions and views expressed by the person.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2017, 326; 55-74
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja typologiczna kredytobiorców hipotecznych z wykorzystaniem modeli klas ukrytych
Typological Classification of the Mortgage Borrowers With the use of the Latent Class Models
Autorzy:
Idzik, Marcin
Gieorgica, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/659999.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
kredytobiorcy hipoteczni
klasyfikacja typologiczna
model klas ukrytych
mortgage borrowers
typological classification
latent class models
Opis:
The holders of the mortgage loans constitute more than 6 percent of the individual customers of banks. In a wide-spread opinion, this group is regarded as homogeneous; however, the sociodemographic features not only do not explain, but actually conceal the diversified circumstances of the decisions made by the mortgage borrowers on the financial market. The diversifying factors are as follows: the psychographic profile, the attitude towards taking risks, the knowledge about the finances, caution, the inclination to get indebted and make savings. The objective of the research was to isolate homogeneous segments of the mortgage loan holders in terms of the circumstances of making consumer decisions on the financial market. Five homogeneous groups of mortgage borrowers were selected in terms of circumstances and motives behind the decisions on the financial market. This segmentation was conducted using latent class models (LCA). Latent class models enabled us to identify the feature subtypes connected with each other which are not recorded in a traditional approach. The research was conducted using a CAPI method on a nation-wide representative sample of mortgage loan holders of N=900, out of which N=800 were borrowers in Swiss francs, and N=100 were borrowers in Polish zlotys. The research was conducted by TNS Polska in March 2014 and second wave in March 2015 r.
Posiadacze kredytów mieszkaniowych stanowią ponad 6 proc. indywidualnych klientów banków. W potocznej opinii grupa ta uznawana jest za homogeniczną. Jednak cechy socjodemograficzne nie tylko nie wyjaśniają, ale wręcz maskują różnicowane uwarunkowania decyzji podejmowanych przez kredytobiorców mieszkaniowych na rynku finansowym. Czynniki różnicujące to profil psychograficzny, postawa wobec ryzyka, wiedza o finansach, przezorność, skłonność do zadłużania się i oszczędzania. Celem badań było wyodrębnienie jednorodnych segmentów posiadaczy kredytów mieszkaniowych pod względem uwarunkowań decyzji konsumenckich na rynku finansowym. Wyodrębniono pięć homogenicznych grup kredytobiorców mieszkaniowych pod względem uwarunkowań i motywów decyzji na rynku finansowym. Segmentację przeprowadzono z wykorzystaniem modeli klas ukrytych (LCA). Modele klas ukrytych umożliwiły identyfikację podtypów cech powiązanych ze sobą, które w tradycyjnym ujęcie nie są obserwowalne. Badania wykonano metodą CAPI na ogólnopolskiej reprezentatywnej próbie posiadaczy kredytów mieszkaniowych N=900, z czego N=800 stanowili kredytobiorcy CHF, natomiast N=100 kredytobiorcy PLN. Badania zrealizował TNS Polska w marcu 2014 r. oraz w marcu 2015 r. (druga fala).
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 4, 323
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
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