Multidimensional Scaling of Preference Data by a Unfolding Model withMultiple Ideal Points
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概要
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選好度データを分析するためのモデルの一つとして理想点モデルがある。このモデルでは、個人とものからなる2相2元選好行列について、観測された選好度と、理想点とものを表す点との点間距離が対応づけられるように、これらの個人と対象を点として埋め込むモデルである。従来のモデルでは、選好度関数として単峰性関数を想定している。しかし、例えば、紅茶の温度についての好みについて選好度データでは、理想的な温度が2個あると想定したモデルがより適切であると考えられる。本論文では、そのような場合へも適用できるように、従来の理想点モデルの拡張を提案する。また、実際のデータへの適用についても述べる。
- 多摩大学の論文
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