Zastosowanie mieszanego modelu logitowego do badania preferencji konsumentów piwa

• Autorzy: Michał Purczyński

Warianty tytułu

Application of Mixed Logit Model in Measuring Beer Consumers Preferences

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule ukazano niektóre aspekty rozwoju polskiego rolnictwa na tle rolnictwa światowego w latach 1970-2007. Średni udział polskiego rolnictwa w stosunku do rolnictwa europejskiego i światowego nieustannie maleje. Potwierdzają to przedstawione badania. Trend ten należy szybko zmienić. (abstrakt oryginalny)

EN

In the paper has been showed on selected examples how Polish agriculture developed on background of world agriculture in years 1970-2007. The average part of Polish agriculture in relation to European agriculture and world it diminishes unceasingly. Introduced study confirm this. This trend was one should change quickly. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Model logitowy; Badanie preferencji konsumenckich; Rynek piwa

EN

Logit model; Consumer preferences research; Beer market

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania
• Rocznik: 2013
• Numer: nr 31 T.1 Metody ilościowe w ekonomii - tom 1
• Strony: 263-277

Twórcy

autor

Michał Purczyński

• Kompania Piwowarska w Poznaniu; Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Bąk A., Analiza danych o preferencjach z wykorzystaniem modeli kategorii nieuporządkowanych i programu R, Taksonomia 17, Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2010.
• Bąk A., Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2004.
• Bąk A., Modele wyborów dyskretnych i ich estymacja w programie R, Taksonomia 16, Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2009.
• Frątczak E., Babiker H., Gach-Ciepiela U., Analiza historii zdarzeń - elementy teorii, wybrane przykłady zastosowań, Wydawnictwo SGH, Warszawa 2005.
• Hensher D.A., Greene W.H., The Mixed Logit Model: The State of Practice, "Transportation" 2003, Vol. 30, No. 2.
• Lee E.T., Wang W.J., Statistical Methods for Survival Data Analysis, 3rd edit., John Wiley and Sons, New Jersey 2003.
• McFadden D.L., Econometrics Models of Probabilistic Choice, w: C.F. Manski, D. McFadden, Structural Analysis of Discrete Data with Econometric Applications, MIT Press, Cambridge 1981.
• McFadden D., Train K., Mixed MNL Model for Discrete Response, "Journal of Applied Econometrics" 2000, Vol. 15 (5).
• Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, red. M. Gruszczyński, Wydawnictwo Oficyna, Warszawa 2010.
• Nagle T., The Strategy and Tactics of Pricing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs 1987.
• Orme B., Which Conjoint Method Should I Use?, Research Paper Series, Sequim, Sawtooth Software, http://www.sawtoothsoftware. com/download/techpap/ whichmth.pdf, dostęp: 12.02.2011.
• Orme K.B., Heft A.M., Predicting Actual Sales with CBC: How Capturing Heterogeneity Improves Results, Research Paper Series, Sequim, Sawtooth Software http://www. sawtoothsoftware.com/download/techpap/predict.pdf, dostęp 12.02.2011.
• Rószkiewicz M., Narzędzia statystyczne w analizach marketingowych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2002.
• So Y., Kuhfeld W.F., Multinomial logit models, SAS Technical Papers, SAS Institute, http://support.sas.com/techsup/technote/mr2010g.pdf, dostęp 12.02.2011.
• Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, red. M. Walesiak, E. Gatnar, E., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009.
• Train K., Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press, Cambridge, MA 2002.