03569ntm a22004937i 4500 000551713 CZ-PrVSE 20181211161713.0 m d cr n|||||||||| 181211s2018 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Tkáčiková, Jana ISIS:54587 dis Application of Hierarchical Bayesian Models in Market Research eng Využití hierarchických bayesovských modelů v marketingovém výzkumu / Jana Tkáčiková 2018 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Ondřej Vilikus Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby V praxi se často setkáváme s daty, které je možné agregovat na více úrovních. Úkolem hierarchických modelů je tuto strukturu zachytit a využít možnosti agregace dat na jednotlivých úrovních k co nejefektivnějšímu využití informací obsažených v datech.Cílem práce bylo aplikovat hierarchické modely na data pocházející z reálného marketingového výzkumu a zhodnotit, nakolik je tento typ modelů pro řešení daných problémů vhodný ve srovnání s jinými typy modelů. Práce obsahuje teoretický úvod do bayesovské statistiky a hierarchických modelů. Po ní následuje rozsáhlá praktická část, zaměřená na odhady relativních četností v agregovaných skupinách. Model hierarchický v parametrech byl nejdříve využit pro odhad relativních četností v krajích a sociodemografických skupinách. Tento model byl následně rozšířen o závisle proměnnou. Jako poslední byl sestaven multinomický model, kdy modelované proměnné v agregovaných skupinách nabývají hodnoty odpovídající několika kategoriím.Zkušenosti z jednotlivých aplikací jsou v závěru každé praktické aplikace shrnuty a na jejich základě je zformulováno obecnější doporučení pro marketingovou praxi. Hierarchické modely pro odhad relativních četností jsou v marketingové praxi uplatnitelné zejména v situacích, kdy je počet pozorování ve skupinách nízký a meziskupinová variabilita relativních četností ve skupinách naopak příliš nízká není. Hierarchické modely můžou posloužit pro identifikaci závisle proměnných, které by mohly odhady zkreslovat. Multinomický model umožňuje velmi efektivně využívat informace obsažené v různých skupinách a kategoriích. Způsob přístupu: Internet statistika [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas hierarchický model relativní četnost bayesovská statistika MCMC Markovovy řetězce Vilikus, Ondřej vse2014815208 ths Plašil, Miroslav opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/67040/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/67040 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/67040/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse67040 181207 67040