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Produktbild: Präferenzmodelle in der Praxis

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

Fr. 37.90

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

11.09.2017

Abbildungen

22 SW-Abb., 16 Tabellen

Verlag

Utb GmbH

Seitenzahl

228

Maße (B/H)

15/21.5 cm

Gewicht

349 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8252-3785-1

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Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

11.09.2017

Abbildungen

22 SW-Abb., 16 Tabellen

Verlag

Utb GmbH

Seitenzahl

228

Maße (B/H)

15/21.5 cm

Gewicht

349 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-8252-3785-1

Herstelleradresse

UTB GmbH
Industriestr. 2
70565 Stuttgart
Deutschland
Email: hallo-utb@utb.de
Url: www.utb.de
Telephone: +49 711 78295550
Fax: +49 711 7801376

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  • Vorwort1. Aufbau des Buchs 11.1. Typologische und symbolische Gestaltungselemente 31.2. Programmversion von R 52. Einleitung 73. Paarvergleiche 113.1. Arten von Paarvergleichen 133.2. Paarvergleichs-/Präferenzmodelle 144. Das Bradley-Terry Modell (BT) 154.1. Das log-lineare BT Modell (LLBT Modell) 18I. Log-lineare Bradley-Terry Modelle (LLBT) 19Echte Paarvergleiche5. Das log-lineare Bradley-Terry Modell (LLBT) 215.1. Theorie 215.1.1. Designstruktur des LLBT Modells 235.1.2. Berechnung des LLBT Modells 245.1.3. Interpretation der Objektparameter 265.1.4. Berechnung der Werteparameter 275.1.5. Prüfung der Modellgüte (Goodness-of-fit) 285.1.6. Erweiterungsmöglichkeiten des LLBT Modells 295.2. Anwendung in R – Beispiel 1: Schokolade 305.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 315.2.2. Deskriptive Statistik 345.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 355.2.4. Interpretation 395.2.5. Modellgüte, Konfidenzintervalle 446. Das LLBT Modell mit drei Antwortkategorien (ties) 496.1. Theorie 496.1.1. Designstruktur des LLBT Modells mit ties 516.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 526.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 526.2.2. Deskriptive Statistik 556.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 566.2.4. Modellgüte 586.2.5. Interpretation 587. Das LLBT Modell mit einer kategorialen Subjektkovariate 617.1. Theorie 617.1.1. Interpretation 637.1.2. Modellselektion 647.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 667.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 667.2.2. Deskriptive Statistik 677.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 707.2.4. Modellselektion, Modellgüte 737.2.5. Interpretation 758. Das LLBT Modell mit zwei kategorialen Subjektkovariaten 818.1. Theorie 818.1.1. Berechnung der Objektparameter 828.1.2. Modellselektion 838.2. Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 858.2.1. Modellschätzung 858.2.2. Modellselektion 868.2.3. Berechnung und Interpretation der Objekt- und Werteparameter 909. Eine metrische Subjektkovariate (ohne ties) 959.1. Theorie 959.2. Anwendung in R – Beispiel 3: Lernmethoden 969.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 969.2.2. Deskriptive Statistik 989.2.3. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 1019.2.4. Berechnung der Objektparameter 1049.2.5. Berechnung und Darstellung der Werteparameter 10610.Das LLBT Modell mit einer objekt-spezifischen Kovariate 11110.1. Theorie 11110.2.Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 11410.2.1. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 11410.2.2. Objekt- und Werteparameter 11910.2.3. Modellselektion 121II. Log-lineare Paarvergleichs Pattern Modelle 12311.Paarvergleichs Pattern Modelle 12511.1. Theorie 125Echte Paarvergleiche12.Das Pattern Modell bei unabhängigen Entscheidungen 13312.1. Theorie 13312.1.1. Designstruktur des Pattern Modells 13312.1.2. Interpretation der Objektparameter 13412.1.3. Berechnung der Werteparameter 13512.1.4. Der Unterschied zwischen LLBT und Pattern Modell 13512.2.Anwendung in R – Beispiel 1: Schokolade 13612.2.1. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 13612.2.2. Berechnung der Objekt- und Werteparameter 14012.2.3. Grafische Darstellung der Objekt- und Werteparameter 14113.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten in den Entscheidungen 14313.1. Theorie 14313.1.1. Designstruktur des Pattern Modells mit Abhängigkeiten in den Entscheidungen 14613.1.2. Interpretation der Abhängigkeits- und Objektparameter 14714.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten und einer kategorialen Subjektkovariate 14914.1. Theorie 14914.2.Anwendung in R – Beispiel 4: Interview mit Sportlerinnen 15014.2.1. Beschreibung des Datensatzes 15014.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 15114.2.3. Objektparameter 15414.2.4.Werteparameter 15615.Das Pattern Modell mit Abhängigkeiten und ties 15915.1. Theorie 15915.2.Anwendung in R – Beispiel 2: CEMS 16115.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 16115.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 16215.2.3. Grafische Darstellung der Objekt- und Werteparameter 166Hergeleitete Paarvergleiche16.Das Pattern Modell für Rangdaten 16916.1. Theorie 16916.1.1. Designstruktur des Pattern Modells für Rangdaten 17216.2.Anwendung in R – Beispiel 5: Restaurant 17316.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 17316.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 17516.2.3. Modellgüte 17916.2.4. Erweiterungsmöglichkeiten 18017.Das Pattern Modell für Ratingdaten 18317.1. Theorie 18317.1.1. Designstruktur des Pattern Modells für Ratingdaten mit Berücksichtigung von ties 18717.2.Anwendung in R – Beispiel 6: Umweltgefahr 19017.2.1. Beschreibung des Datensatzes, Datenvorbereitung 19017.2.2. Modellschätzung mit dem R-Paket prefmod 19117.2.3. Ausgabe, Visualisierung der Objekt- und Werteparameter 195Appendix 197A. R-Grundlagen 199A.1. Einlesen externer Dateien in R 199A.2. Installation der benötigten R-Pakete 200B. Zusammenfassung wichtiger Symbole 203Literaturverzeichnis 205Index 209