BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kapłon Robert (Politechnika Wrocławska)
Tytuł
Estymacja parametrów modelu czynnikowego wykorzystującego klasy ukryte
Parameter Estimation in a Factor Analysis Model Which Makes Use of Latent Classes
Źródło
Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (11), 2004, nr 1022, s. 204-211, bibliogr. 5 poz.
Tytuł własny numeru
Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
Słowa kluczowe
Analiza czynnikowa, Estymacja
Factor analysis, Estimation
Uwagi
summ.
Abstrakt
Analiza czynnikowa jest bardzo popularną metodą wykorzystywaną w badaniach marketingowych. Jednym z jej celów jest identyfikacja bezpośrednio nieobserwowalnych w zbiorze zmiennych czynników wspólnych, które z kolei pozwalają opisać zredukowane wymiary przestrzeni zmiennych. Dość często wykorzystuje się to przy budowie map percepcji produktów. Jednak otrzymana w ten sposób przestrzeń jest wspólna dla wszystkich badanych. Wynika to z przyjętego założenia, że konsumenci identycznie postrzegają produkty. Jak można przypuszczać, mapa powstała w ten sposób daje ograniczone możliwości interpretacyjne. W kontekście tak przedstawionego zagadnienia zaproponowano model analizy czynnikowej, pozwalającej rezygnować z założenia o jednorodności próby. W konsekwencji pozwala to uwzględnić heterogeniczność percepcji. W modelu tym, dzięki dodatkowo wprowadzonej zmiennej ukrytej, możliwy jest podział badanej zbiorowości na wzajemnie rozłączne, bezpośrednio nieobserwowalne klasy. Wtedy dopiero produkty postrzegane są identycznie w danej klasie. W dalszej części artykułu przedstawiono procedurę estymacji nieznanych parametrów modelu, która pozwoliła wyznaczyć estymatory największej wiarygodności. (fragment tekstu)

In this article the classical factor analysis model is extended in order to account for the possibility of data heterogeneity. Incorporating an additional latent variable, it is possible to classify respondents into mutually exclusive and exhaustive homogeneous groups. The article also describes a method of using the EM algorithm. Although MLEs have to be computed iteratively, there is no need to use nonlinear optimization. In this sense, estimators have an analytical form. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Bibliografia
Pokaż
  1. Anderson E.B., Discrete Statistical Models with Social Science Applications, North-Holland, Amsterdam 1980.
  2. Dempster A.P., Laird N.M., Rubin D.B., Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Elgorithm, "Journal of the Royal Statistical Society", Ser. В, 1977, nr 1(39), s. 1-22.
  3. Ghahramani Z., Hinton G.E., The EM Algorithm for Mixtures of Factor Analyzers, Technical Report 1997, RG-TR-96-1, University of Toronto, Department of Computer Science.
  4. Rubin D.B., Thayer D.T., EM Algorithms for ML Factor Analysis, "Psychometrika" 1982, nr 47(1), s. 69-76.
  5. Walesiak M., Bąk A., Wykorzystanie analizy czynnikowej w badaniach marketingowych, "Badania Operacyjne i Decyzje" 1997, nr 1, s. 75-87.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0324-8445
1505-9332
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu