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应用潜在分类泊松回归模型及EM算法研究网络购物使用次数
文献类型：期刊
作者：王芯^[1]吕晓玲^[2]
机构：[1]中国人民大学统计学院
[2]中国人民大学中国调查与数据中心

年：2011
期刊名称：统计与决策
期：1
页码范围：7-9
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览CSSCI(42C1092011010002)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1002-6487
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyjc201101002.aspx
人气指数：9
浏览次数：9
基金：中国人民大学科研资助项目
关键词：网上购物;影响因素;潜在分类泊松回归模型 EM 算法 陈述偏好数据
摘要：随着网络的兴起,网上购物在人们的生活中发挥着越来越重要的作用.网上购物以其方便快捷等特点吸引了很多购物者,但是也有一些人质疑网上购物安全性、不可触摸性等问题.什么因素影响人们对网络购物的选择?人们由于对网络购物的态度取向不同可分为多少潜在的类别?文章应用潜在分类泊松回归模型及EM算法分析大学生网上购物的陈述偏好数据,回答了以上两个问题,得到了十分有意义的结果.
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