Przedstawiono historyczny rozwój metod analizy danych dyskretnych, dokonując podziału na modele, w których explicite wyróżnia się zmienną objaśnianą oraz modele, w których się tego nie czyni. Skupiono się nie tylko na problematyce związanej z budową samego modelu, ale również na jego estymacji i weryfikacji. W obrębie tych zagadnień (budowa modelu oraz estymacja i weryfikacja) zaakcentowano wady podejść i historyczne próby ich przezwyciężenia. Następnie podjęto zagadnienie niejednorodności obserwacji, wskazując sposoby radzenia sobie z nią. Omówienie możliwości praktycznego wykorzystania metod analizy danych dyskretnych ograniczono do zagadnień marketingowych.
EN
The paper presents historical development of the categorical data analysis for models with explicit response variables defined as well as models without such a distinction. Besides difficulties in model building we focus on methods and procedures for model testing and for the estimation of model parameters. Within these issues we emphasize the drawbacks of the models and historical trials to overcome them. The problem of data heterogeneity and methods that help to handle it were considered. Discussion of practical usefulness of categorical data analysis is limited to marketing problems.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.