Maximum Entropy Dirichlet Modeling of Categorical Data With Application to Consumer Choice
محل انتشار: پنجمین کنفرانس آمار ایران
سال انتشار: 1379
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,441
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISC05_022
تاریخ نمایه سازی: 14 دی 1388
چکیده مقاله:
We use the Maximum Entropy Dirichlet (MED) procedure to model consumer choice of long distance provider based on the perceived attributes of the companies. The MED is a computer-intensive method that uses Dirichlet prior and various attribute constraints as inputs and provides maximum entropy models that are in loglinear and logit forms. The MED generates prior and posterior distributions for the parameters of each model and for a Kullback-Leibler information function that measures the fit of the model. The MED also provides posterior distribution for inference about a normalized Kullback-Leibler information index of fit.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Thomas A. Mazzuchi
School of Engineering and Applied Science, The George Washington University, Washington D.C. ۲۰۰۵۲
Ehsan S. Soofi
Scool of Business Administration, University of Wiscoonsin-Milwaukee, P.O. Box ۷۴۲, Milwaukee, WI ۵۳۲۰۱
Refilk Soyer
Department of Management Science, The George Washington University, Washington D.C. ۲۰۰۵۲
Joseph J. Retzer
Maritz Marketing Resear Inc., ۱۴۱۵ W. ۲۲nd Street, Suite ۸۰۰, Oak Brook, IL ۶۰۵۲۳, USA