Počet záznamů: 1  

Bayesian Networks for the Analysis of Subjective Well-Being

  1. 1.
    SYSNO ASEP0509113
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevBayesian Networks for the Analysis of Subjective Well-Being
    Tvůrce(i) Švorc, Jan (UTIA-B)
    Vomlel, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.Proceedings of the 22nd Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making (CJS’19). - Praha : MatfyzPress, 2019 / Inuiguchi Masahiro ; Jiroušek Radim ; Kratochvíl Václav - ISBN 978-80-7378-400-3
    Rozsah strans. 175-188
    Poč.str.14 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceCzech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision Making 2019 /22./
    Datum konání25.09.2019 - 28.09.2019
    Místo konáníBojkovice
    ZeměCZ - Česká republika
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovaBayesian networks ; Subjective well-being
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    Obor OECDSocial topics (Women´s and gender studies; Social issues; Family studies; Social work)
    CEPGA19-04579S GA ČR - Grantová agentura ČR
    GA17-08182S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    AnotaceWe use Bayesian Networks to model the influence of diverse socio-economic factors on subjective well-being and their interrelations. The classical statistical analysis aims at finding significant explanatory variables, while Bayesian Networks can also help sociologists to explain and visualize the problem in its complexity. Using Bayesian Networks the sociologists may get a deeper insight into the interplay of all measured factors and their influence on the variable of a special interest. In the paper we present several Bayesian Network models -- each being optimal from a different perspective. We show how important it is to pay a special attention to a local structure of conditional probability tables. Finally, we present results of an experimental evaluation of the suggested approaches based on real data from a large international survey. We believe that the suggested approach is well applicable to other sociological problems and that Bayesian Networks represent a new valuable tool for sociological research.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2020
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.