Quotation Strobl, Carolin, Zeileis, Achim. 2009. Modell-basiertes rekursives Partitionieren für Bradley-Terry-Modelle. 5. Klagenfurter Statistiktag, Alpen-Adria-Universität Klagenfurt, Österreich, 15.05..


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Abstract

Um Unterschiede zwischen den Versuchspersonen zu modellieren, ist es üblich, diskrete oder diskretisierte Personen-Kovariablen mithilfe von geeigneten Design-Matrizen in Bradley-Terry-Modelle und ihre Erweiterungen einzubeziehen. Ein Ansatz aus dem Maschinellen Lernen, das Modell-basierte rekursive Partitionieren, erlaubt ein flexibleres Vorgehen: Der Stichprobenraum wird datengesteuert anhand von Strukturbrüchen in den Modellparametern des Wahlmodells partitioniert. Ein großer Vorteil dieses Verfahrens ist, dass stetige Kovariablen nicht im Vorfeld diskretisiert werden müssen, sondern eine geeignete Aufteilung direkt anhand der Daten ermittelt wird.

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Publication's profile

Status of publication Published
Affiliation WU
Type of publication Paper presented at an academic conference or symposium
Language German
Title Modell-basiertes rekursives Partitionieren für Bradley-Terry-Modelle
Event 5. Klagenfurter Statistiktag
Year 2009
Date 15.05.
Country Austria
Location Alpen-Adria-Universität Klagenfurt
URL http://statistiktag.uni-klu.ac.at/index.php?page=programm

Associations

People
Zeileis, Achim (Former researcher)
External
Strobl, Carolin
Organization
Institute for Statistics and Mathematics IN (Details)
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