PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2010 | Modelowanie preferencji a ryzyko '09 | 229--241
Tytuł artykułu

Badanie preferencji polskiego elektoratu w wyborach parlamentarnych 2007 roku

Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
W pracy (...) do opisu preferencji wyborców w czasie wyborów parlamentarnych w 2007 r. zaproponowano trzy grupy cech: charakteryzujące programy partii politycznych (22 cechy), opisujące partie polityczne oraz głoszone hasła i wartości (7 cech) i charakteryzujące kampanię wyborczą (4 cechy). Cechą decyzyjną było dostanie się lub nie danej partii politycznej do Sejmu. Przeanalizowano zarówno wyznaczone zbiory reduktów, jak również otrzymane reguły decyzyjne. Wyniki analizy wskazują, iż preferencje wyborców w tych wyborach skupiły się głównie na cechach opisujących specyficzną wówczas sytuację polityczną. (fragm. tekstu)
Twórcy
  • Polska Akademia Nauk
  • Polska Akademia Nauk
  • Polska Akademia Nauk
  • Uniwersytet Zielonogórski
Bibliografia
  • Garbień A., Małkiewicz A. (2008). Uwarunkowania wyników wyborów sejmowych w Polsce w 2007 (maszynopis).
  • Greco S., Matarazzo B., Slowinski R. (2001). Rough Sets Theory for Multicriteria Decision Analysis. European Journal of Operational Research, 129, 1-47.
  • Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (1998). Próba zastosowania uczenia maszynowego do prognozowania wyników głosowań sejmowych. [w:] Metody i zastosowania badań operacyjnych. Red. T. Trzaskalik. AE, Katowice, 117-127.
  • Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (2002). Modelowanie preferencji wyborców w postaci reguł decyzyjnych. [w:] Modelowanie preferencji a ryzyko '01. Red. T. Trzaskalik. AE, Katowice, 133-144.
  • Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (2002). Analiza obietnic wyborczych ugrupowań politycznych. [w:] Metody i techniki analizy informacji i wspomagania decyzji. Badania operacyjne i systemowe wobec wyzwań XXI wieku. Red. Z. Bubnicki, O. Hryniewicz, R. Kulikowski. AOW EXIT, Warszawa, III. 63-74.
  • Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (2002). Modelling Electorate Preferences by Machine Learning. [in:] Proceedings of 8th IEEE International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics 2002. 2-5.09.2002. Technical University, Szczecin, 1383-1388.
  • Hołubiec J., Szkatuła G.. Wagner D. (2003). New Aspects in Electorate Preferences Modelling Using Machine Learning. [in:] Proceedings of the Conference: 9th IEEE International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics Międzyzdroje, 25-28 August 2003, 1271-1276.
  • Hołubiec J., Małkiewicz A., Szkatuła G., Wagner D. (2003). Próba uwzględnienia dodatkowych atrybutów w analizie kampanii wyborów do Sejmu w 2001 r. [w:] Modelowanie preferencji a ryzyko '03. Red. T. Trzaskalik. AE. Katowice. 133-150.
  • Pawlak Z. (1982). Rough Sets. International Journal of Computer and Information Sciences, 11,5, 341-356.
  • Pawlak Z. (1991). Rough Sets. Theoretical Aspect of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers.
  • Szkatuła G., Hołubiec J., Wagner D. (1997). Machine Learning from Examples for Forecasting Voting Behaviour. [in:] Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje 26-29. 08.1997. Technical University, Szczecin, 385-389.
  • Szkatuła G., Hołubiec J., Wagner D. (2000). Forecasting Voting Behaviour Using Machine Learning - Poland in Transition. Annals of Operations Research, 97, 31-41.
  • Szkatuła G., Wagner D. (2003). Programmes of Parties Versus Their Location on the Political Scene. Application of Decision Rules to Describe the Differences. [w:] Group Decisions and Voting. Red. J. Kacprzyk, D. Wagner. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 227-238.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171216007

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.