Optimizing Data-driven Weights In Multidimensional Indexes

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Lidia Ceriani, Chiara Gigliarano, Paolo Verme

Ngôn ngữ: eng

Ký hiệu phân loại: 005.745 Computer programming, programs, data

Thông tin xuất bản: 2025

Mô tả vật lý:

Bộ sưu tập: Báo, Tạp chí

ID: 227072

Comment: 18 pages, 3 Figures, 3 TablesMultidimensional indexes are ubiquitous, and popular, but present non-negligible normative choices when it comes to attributing weights to their dimensions. This paper provides a more rigorous approach to the choice of weights by defining a set of desirable properties that weighting models should meet. It shows that Bayesian Networks is the only model across statistical, econometric, and machine learning computational models that meets these properties. An example with EU-SILC data illustrates this new approach highlighting its potential for policies.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH