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An application of latent class random coefficient regression

机译:潜在类随机系数回归的应用

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摘要

In this paper we apply a statistical model combining a random coefficient regression model and a latent class regression model. The EM-algorithm is used for maximum likelihood estimation of the unknown parameters in the model and it is pointed out how this leads to a straightforward handling of a number of different variance/covariance restrictions. Finally, the model is used to analyze how consumers' preferences for eight coffee samples relate to sensory characteristics of the coffees. Within this application the analysis corresponds to a model-based version of the so-called external preference mapping.
机译:在本文中,我们应用了结合随机系数回归模型和隐性类回归模型的统计模型。 EM算法用于模型中未知参数的最大似然估计,并指出这如何导致直接处理许多不同的方差/协方差限制。最后,该模型用于分析消费者对八种咖啡样品的喜好如何与咖啡的感官特性相关。在此应用程序中,分析对应于所谓的外部偏好映射的基于模型的版本。

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