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Produktbild: Präferenzmodelle in der Praxis

Präferenzmodelle in der Praxis Analyse von Paarvergleichen, Likert Items und Rankings mit R-prefmod

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

11.09.2017

Abbildungen

Tabellen, nicht spezifiziert, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Utb GmbH

Seitenzahl

228

Maße (L/B/H)

21,3/14,9/1,5 cm

Gewicht

349 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8252-3785-1

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

11.09.2017

Abbildungen

Tabellen, nicht spezifiziert, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Utb GmbH

Seitenzahl

228

Maße (L/B/H)

21,3/14,9/1,5 cm

Gewicht

349 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8252-3785-1

Herstelleradresse

facultas Verlag
office@facultas.at
facultas Verlag, Stolberggasse 26, AT-1050 Wien

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  • Vorwort
    1. Aufbau des Buchs 1
    1.1. Typologische und symbolische Gestaltungselemente 3
    1.2. Programmversion von R 5
    2. Einleitung 7
    3. Paarvergleiche 11
    3.1. Arten von Paarvergleichen 13
    3.2. Paarvergleichs-/Präferenzmodelle 14
    4. Das Bradley-Terry Modell (BT) 15
    4.1. Das log-lineare BT Modell (LLBT Modell) 18
    I. Log-lineare Bradley-Terry Modelle (LLBT) 19
    Echte Paarvergleiche
    5. Das log-lineare Bradley-Terry Modell (LLBT) 21
    5.1. Theorie 21
    5.1.1. Designstruktur des LLBT Modells 23
    5.1.2. Berechnung des LLBT Modells 24
    5.1.3. Interpretation der Objektparameter 26
    5.1.4. Berechnung der Werteparameter 27
    5.1.5. Prüfung der Modellgüte (Goodness-of-fit) 28
    5.1.6. Erweiterungsmöglichkeiten des LLBT Modells 29
    5.2. Anwendung in R – Beispiel 1: Schokolade 30
    5.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 31
    5.2.2. Deskriptive Statistik 34
    5.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 35
    5.2.4. Interpretation 39
    5.2.5. Modellgüte, Konfidenzintervalle 44
    6. Das LLBT Modell mit drei Antwortkategorien (ties) 49
    6.1. Theorie 49
    6.1.1. Designstruktur des LLBT Modells mit ties 51
    6.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 52
    6.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 52
    6.2.2. Deskriptive Statistik 55
    6.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 56
    6.2.4. Modellgüte 58
    6.2.5. Interpretation 58
    7. Das LLBT Modell mit einer kategorialen Subjektkovariate 61
    7.1. Theorie 61
    7.1.1. Interpretation 63
    7.1.2. Modellselektion 64
    7.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 66
    7.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 66
    7.2.2. Deskriptive Statistik 67
    7.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 70
    7.2.4. Modellselektion, Modellgüte 73
    7.2.5. Interpretation 75
    8. Das LLBT Modell mit zwei kategorialen Subjektkovariaten 81
    8.1. Theorie 81
    8.1.1. Berechnung der Objektparameter 82
    8.1.2. Modellselektion 83
    8.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 85
    8.2.1. Modellschätzung 85
    8.2.2. Modellselektion 86
    8.2.3. Berechnung und Interpretation der Objekt- und Werteparameter 90
    9. Eine metrische Subjektkovariate (ohne ties) 95
    9.1. Theorie 95
    9.2. Anwendung in R – Beispiel 3: Lernmethoden 96
    9.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 96
    9.2.2. Deskriptive Statistik 98
    9.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 101
    9.2.4. Berechnung der Objektparameter 104
    9.2.5. Berechnung und Darstellung der Werteparameter 106
    10.Das LLBT Modell mit einer objekt-spezifischen Kovariate 111
    10.1. Theorie 111
    10.2.Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 114
    10.2.1. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 114
    10.2.2. Objekt- und Werteparameter 119
    10.2.3. Modellselektion 121
    II. Log-lineare Paarvergleichs Pattern Modelle 123
    11.Paarvergleichs Pattern Modelle 125
    11.1. Theorie 125
    Echte Paarvergleiche
    12.Das Pattern Modell bei unabhängigen Entscheidungen 133
    12.1. Theorie 133
    12.1.1. Designstruktur des Pattern Modells 133
    12.1.2. Interpretation der Objektparameter 134
    12.1.3. Berechnung der Werteparameter 135
    12.1.4. Der Unterschied zwischen LLBT und Pattern Modell 135
    12.2.Anwendung in R – Beispiel 1: Schokolade 136
    12.2.1. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 136
    12.2.2. Berechnung der Objekt- und Werteparameter 140
    12.2.3. Grafische Darstellung der Objekt- und Werteparameter 141
    13.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten in den Entscheidungen 143
    13.1. Theorie 143
    13.1.1. Designstruktur des Pattern Modells mit Abhängigkeiten in den Entscheidungen 146
    13.1.2. Interpretation der Abhängigkeits- und Objektparameter 147
    14.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten und einer kategorialen Subjektkovariate 149
    14.1. Theorie 149
    14.2.Anwendung in R – Beispiel 4: Interview mit Sportlerinnen 150
    14.2.1. Beschreibung des Datensatzes 150
    14.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 151
    14.2.3. Objektparameter 154
    14.2.4.Werteparameter 156
    15.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten und ties 159
    15.1. Theorie 159
    15.2.Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 161
    15.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 161
    15.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 162
    15.2.3. Grafische Darstellung der Objekt- und Werteparameter 166
    Hergeleitete Paarvergleiche
    16.Das Pattern Modell für Rangdaten 169
    16.1. Theorie 169
    16.1.1. Designstruktur des Pattern Modells für Rangdaten 172
    16.2.Anwendung in R – Beispiel 5: Restaurant 173
    16.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 173
    16.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 175
    16.2.3. Modellgüte 179
    16.2.4. Erweiterungsmöglichkeiten 180
    17.Das Pattern Modell für Ratingdaten 183
    17.1. Theorie 183
    17.1.1. Designstruktur des Pattern Modells für Ratingdaten mit Berücksichtigung von ties 187
    17.2.Anwendung in R – Beispiel 6: Umweltgefahr 190
    17.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 190
    17.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 191
    17.2.3. Ausgabe, Visualisierung der Objekt- und Werteparameter 195
    Appendix 197
    A. R-Grundlagen 199
    A.1. Einlesen externer Dateien in R 199
    A.2. Installation der benötigten R-Pakete 200
    B. Zusammenfassung wichtiger Symbole 203
    Literaturverzeichnis 205
    Index 209