Warianty tytułu
Wykorzystanie modeli mieszanek do klasyfikacji krajów Unii Europejskiej
Języki publikacji
Abstrakty
In finite mixture models, each component corresponds to a cluster. In the 1990's finite mixture models were extended by mixing standard linear regression models and generalized models (Wedel, Kamakura, 1995). A important area of application of mixture models and also of their extensions is in marketing segmentation. where finite mixture models replace more traditional cluster analysis and cluster-wise regression techniques. The article presents an application of mixture models in economic analysis, i.e. clustering of the EU countries. (original abstract)
Modele mieszanek, których składowe charakteryzowane są przez rozkłady prawdopodobieństw (tzw. rozkłady składowe mieszanki) już od dawna znajdują swoje zastosowanie w taksonomii. Wedel i Kamakura (1995) przedstawili pojęcie modelu mieszanek w szerszym ujęciu - rozkłady składowe określone są za pomocą funkcji regresji lub uogólnionych modeli liniowych (GLM). Modele te znajdują zastosowanie przede wszystkim w badaniach marketingowych. W artykule przedstawiono charakterystykę modeli mieszanek, sposobów estymacji jej parametrów, wyboru stosownej liczby składników mieszanki, a także przykład wykorzystania modeli mieszanek do klasyfikacji krajów Unii Europejskiej. (abstrakt oryginalny)
Rocznik
Strony
195--203
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- The Karol Adamiecki University of Economics in Katowice, Poland, doktorant
Bibliografia
- Dempster A.P., Laird N.M., Rubin D.B. (1977), Maximum likelihood for incomplete data via the EM algorithm (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society", ser. B, 39,1-38.
- Fraley C., Raftery A.E. (1998), How many clusters? Which clustering method? Answers via model-based cluster analysis, "The Computer Journal", 41, 577-588.
- Fraley C., Raftery A.E. (2002), Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation, "Journal of the American Statistical Association", 97, 611-631.
- Grün B., (2002), Identifiezierbarkeit von multinomialen Mischmodellen, Master's thesis, Technische Universitat Vien, Vienna, Austria, Kurt Hornik and Friedrich Leisch, advisors.
- Kass R.E., Raftery A.E. (1995), Bayes Factors, Journal of the American Statistical Association, 90, 928-934.
- Keribin, C., Consistent estimation of the order of mixture models. Sankhya Indian J. Stat. v 62, 49-66.
- Leisch R., 2004 Exploring the structure of mixture model components, Compstat 2004 - Proceedings in Computational Statistics, s. 1405-1412.
- Leisch R., 2004, FlexMix: A general framework for finite mixture models and latent class regression in R, "Journal of Statistical Software", 11 (8), s. 1-18, http://www.jstatsoft.org/v11/i08/
- McCullagh, P., Nelder J., 1989, Generalized linear models, 1 Ed. Chapman and Hall, New York, USA.
- McLachlan G.J., Peel D. (2000), Finite mixture models, Wiley, New York.
- Raftery A.E., Dean N. (2006), Variable selection for model-based clustering, Journal of American Statistical Association, 101 (473), s. 168-179.
- Schwarz G. (1978). Estimating the dimension of a model, The Annals of Statistics", 6, 461-464.
- Tantrum J. Murua A., Stuetzle W., 2003, Assessment and pruning of hierarchical model-based clustering, Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, ACM Press, New York, NY, USA, s. 197-205.
- Titterington D.M., Smith A.F., Makov U.E., 1985, Statistical Analysis of Finite Mixture Distribution, John Wiley & Sons, San Diego.
- Wedel M., DeSarbo W., 1995, A mixture likelihood approach for generalized linear models, Journal of Classification, Springer, vol. 12(1), pages 21-55, March.
- Wedel M., Kamakura W.A., 2001, Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations, Kluwer Academic Publishers Boston Dordrecht London.
- Wedel, M., 2002, Concomitant Variables in Finite Mixture Models, "StatisticaNeerlandica", nr 55, s. 362-375.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
DOI
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000169658295