Variablenselektion beim Preference Mapping
Simulationsstudie
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Preference Mapping ist ein statistisches Verfahren aus der Sensometrie, welches auf der Hauptkomponentenanalyse und linearen Modellen basiert und sensorische Informationen von Experten und Probanden analysiert und grafisch aufbereitet, um so beim Finden von beliebten Produkten zu unterstützen. Hierfür werden nach einer Hauptkomponentenanalyse für jeden Probanden lineare Modelle erstellt. Dabei stellt sich die Frage, welche Variablen beziehungsweise Modelle für welchen Probanden genommen werden, oder ob bestimmte Probanden sogar von der Analyse ausgeschlossen werden sollen. In dieser Ausarb...
Preference Mapping ist ein statistisches Verfahren aus der Sensometrie, welches auf der Hauptkomponentenanalyse und linearen Modellen basiert und sensorische Informationen von Experten und Probanden analysiert und grafisch aufbereitet, um so beim Finden von beliebten Produkten zu unterstützen. Hierfür werden nach einer Hauptkomponentenanalyse für jeden Probanden lineare Modelle erstellt. Dabei stellt sich die Frage, welche Variablen beziehungsweise Modelle für welchen Probanden genommen werden, oder ob bestimmte Probanden sogar von der Analyse ausgeschlossen werden sollen. In dieser Ausarbeitung soll herausgefunden werden, welche Variablenselektion in welchen Fällen eine gute Strategie darstellt und wie man dies mit Datensimulationen bestätigen kann. Hierfür ist die Verwendung geeigneter Bewertungskriterien erforderlich, um entscheiden zu können, wie gut die Ergebnisse aus der Variablenselektion mit den tatsächlich zugrunde liegenden Modellen aus der Realität übereinstimmen.
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