- Autor
- Witek Ewa (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach)
- Tytuł
- Modele mieszanek w taksonomii i regresji - graficzna prezentacja wyników
Mixture Models in Clustering and Regression - Graphical Results - Źródło
- Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, 2009, nr 86, s. 124-132, rys., bibliogr. 14 poz.
- Tytuł własny numeru
- Wizualizacja wyników badań marketingowych : podejścia, metody i zastosowania
- Słowa kluczowe
- Taksonomia, Modele regresji, Badania marketingowe, Studium przypadku, Wizualizacja danych
Taxonomy, Regression models, Marketing research, Case study, Data visualisation - Uwagi
- summ.
- Abstrakt
- W artykule przedstawiono podstawowe charakterystyki podejścia modelowego w taksonomii i regresji. Skoncentrowano się jednak głównie na zmiennych mierzonych na słabych skalach pomiaru (mieszanki dla tego typu zmiennych wykorzystywane są w badaniach marketingowych). Zaprezentowano przykład wykorzystania mieszanek modeli dwumianowych oraz mieszanek funkcji regresji Poissona w badaniach marketingowych, a wyniki badań przedstawiono graficznie. (fragment tekstu)
The paper focuses on finite mixture models and their application in clustering and regression. These models are often used to capture overdispersion in the data which can occur for example if important covariates are omitted in the regression. It is then assumed that the influence of these covariates can be captured by allowing a random distribution for the intercept. The author presents the graphical results of research. (original abstract) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Szczecińskiego - Pełny tekst
- Pokaż
- Bibliografia
-
- Banfield J.D., Raftery A.E., Model-Based Gaussian and Non-Gaussian Clustering, "Biometrics" 1993 nr 49, s. 803-821.
- Bąk A., Podejście modelowe w analizie skupień - zastosowania na przykładach danych symulacyjnych, [w:] Współczesne problemy modelowania i prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych, J. Pociecha (red.), UE, Kraków 2009, s. 411 -421.
- DeSarbo W.S., Cron W.L., A Maximum Likelihood Methodology for Clusterwise Linear Regression, "Journal of Classification" 1988 nr 5, s. 249-282.
- Dempster A.P., Laird N.M., Rubin D.B., Maxiumum Likelihood for Incomplete Data Via The EM Algorithm (With Discussion), "Journal of the Royal Statistical Society" 1977 Ser.B, nr 39, s. 1-38.
- Edwards Y., Allenby G., Multivariate Analysis of Multiple Response Data, "JMR" 2003 nr 30, s. 321-334.
- Fraley C., Raftery A.E., Model-based Clustering, Discriminant Analysis, and Density Estimation, "Journal of the American Statistical Association" 2002 nr 97, s. 611 -631.
- Frühwirth-Schnatter S., Finite Mixture and Markov Switching Models, Springer, 2006, s. 116-118.
- Jajuga K., From Multivariate Distribiton to Data Analysis - Model Based Clustering [w:] Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Taksonomia nr 14, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 1169, AE, Wrocław 2007.
- McLachlan G.J., Peel D., Finite Mixture Models, Wiley, New York 2000.
- Leisch R., Flexmix: A General Framework for Finite Mixture Models and Latent Class Regression in R, "Journal of Statistical Software" 2004 nr 11(8), s. 1-18, http://www.jstatsoft,org/vll/i08/.
- Stanford D.C., Raftery A.E., Principal Curve Clustering With Noise, "IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Analysis" 2000 nr 22, s. 601-609.
- Wang P., Cockburn I.M., Puterman M.L., Analysis of Patent Data-A Mixed-Poisson-Regression-Model Approach, "Journal of Business & Economic Statistics" 1998 nr 16 (1), s. 27-41.
- Wedel M., Concomitant Variables in Finite Mixture Models, "Statistica Neerlandica" 2002 nr 55, s. 362- 375.
- Witek E., Analiza skupień - podejście modelowe, [w:] Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, M. Walesiak, E. Gatnar (red.), PWN, Warszawa 2009, s. 434-462.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1899-3192
- Język
- pol
