کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5033736 | 1471421 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An approach to improve the predictive power of choice-based conjoint analysis
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد برای بهبود قدرت پیش بینی تحلیل متقارن مبتنی بر انتخاب
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
مدیریت، کسب و کار و حسابداری
بازاریابی و مدیریت بازار
چکیده انگلیسی
Conjoint analysis continues to be popular with over 18,000 applications each year. Choice-based conjoint (CBC) analysis is currently the most often used method of conjoint analysis accounting for eight-tenths of all conjoint studies. The CBC employs a multinomial logit model with heterogeneous parameters across the population. The most commonly used models of heterogeneity are the Latent Class Model, the single multivariate normal distribution, or a mixture of multivariate normal distributions. A more recent approach to capture heterogeneity is the Dirichlet Process Mixture (DPM) model and its predecessor Dirichlet Process Prior (DPP) model. The alternative models are empirically tested over eleven CBC data sets with varying characteristics. The DPM model provides the best predictive validity (percent of choices correctly predicted) for each of the eleven datasets studied, and provides a significant improvement over extant models of heterogeneity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Research in Marketing - Volume 34, Issue 2, June 2017, Pages 325-335
Journal: International Journal of Research in Marketing - Volume 34, Issue 2, June 2017, Pages 325-335
نویسندگان
Sudhir Voleti, V. Srinivasan, Pulak Ghosh,