Modelos de preferencia via escalonamento multidimensional
Edwin Moises Marcos Ortega
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP Or8m
Campinas, SP : [s.n.], 1997.
189f. : il.
Orientador: Regina C. C. P. Moran
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Resumo: o trabalho tem por objetivo principal estudar os Modelos de Preferência via Escalonamento Multidimensional, isto é, utilizar as dimensões obtidas mediante a técnica do Escalonamento Multidimensional após o processo de interpretação, as quais são consideradas novas variáveis não. observáveis,...
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Resumo: o trabalho tem por objetivo principal estudar os Modelos de Preferência via Escalonamento Multidimensional, isto é, utilizar as dimensões obtidas mediante a técnica do Escalonamento Multidimensional após o processo de interpretação, as quais são consideradas novas variáveis não. observáveis, como variáveis independentes nos Modelos de Preferência. A idéia destes últimos é a partir de modelagem de cada resposta individual de preferência, posicionar o indivíduo no que será chamado espaço dos estímulos. Estas posiciones são conhecidas como Pontos Ideais, onde cada indivíduo, será representado no espaço dos estímulos por um ponto o qual será denominado de Ponto Ideal, indicando assim a preferência máxima do indivíduo pelos estímulos. Neste espaço, pode-se obter agrupamentos de Pontos Ideais em regiões particulares e estes tem papel importante na predição de segmentos no mercado. Entende-se por Escalonamento Multidimensional técnica multivariada descritiva que permite analisar dados relativos a preferências e semelhanças. Por outro lado os Modelos de Preferência são processos que permitem analisar, através de experimentos, variáveis cujas respostas expressem preferências individuais. Outro objetivo do trabalho é divulgar a técnica através de sua aplicação a um conjunto de dados reais de preferência
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Abstract: Not informed
Modelos de preferencia via escalonamento multidimensional
Edwin Moises Marcos Ortega
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