In: Ekonomický časopis/Journal of Economics, vol. 64, no. 6
Naďa Birčiaková - Jana Stávková - Oldřich Trenz
Details:
Year, pages: 2016, 560 - 574
Keywords:
factors, standard of living, principal component analysis, data mining, feature selection
JEL Classification: I31, C80, H31
Article type: Vedecký / Article
About article:
Príspevok sa venuje identifikácii faktorov životnej úrovne. Nejednoznačné vymedzenie pojmu životná úroveň vyžaduje na jej kvantifikáciu dostatok teoretických znalostí z oblasti metodológie. Na redukciu veľkého počtu faktorov životnej úrovne a identifikáciu tých najvýznamnejších sme použili metódu hlavných komponentov. Jej použitie sme porovnávali metódou získavania dát (data mining) s rôznymi klasifikačnými algoritmami a následne testovali postupmi výberu faktorov (feature selection). Aplikáciu metód sme realizovali na dátach z názorového prieskumu 2 743 respondentov z 5 krajín EÚ, ktoré reprezentujú jednotlivé zóny kultúrnej podobnosti. Výsledkom je redukcia 99 zvažovaných faktorov životnej úrovne na 45. Prostredníctvom metódy data mining bolo vylúčených 30 atribútov, a teda ich konečný stanovený počet je 69. Pri konfrontácii použitých metód a výpovednej schopnosti ich výsledkov sa javí ako vhodnejšia metóda hlavných komponentov než metóda na výber atribútov z oblasti strojového učenia – feature selection.
The article deals with the identification of factors of the standard of living. Ambiguous definition of the term “standard of living” requires for its quantification sufficient theoretical knowledge from the methodology field. The principal component analysis (PCA) was used to reduce the extensive amount of factors of the standard of living as well as for the determining of the most important ones. Data mining was used to compare the use of the PCA with various classification algorithms and later on it was tested with developments of the feature selection. The methods were applied on the sample of 2 783 respondents from 5 EU countries which represents areas of cultural similarities. The result of this effort is reduction from 99 considered factors of standard of living to final 45. Data mining helped to exclude 30 attributes and thus the final amount is set to 69. In case of comparison of these methods and their results it seems more appropriate the PCA over the feature selection method.
How to cite:
ISO 690:
Birčiaková , N., Stávková, J., Trenz, O. 2016. Komparácia metód identifikácie determinantov životnej úrovne. In Ekonomický časopis/Journal of Economics, vol. 64, no.6, pp. 560-574. 0013-3035.
APA:
Birčiaková , N., Stávková, J., Trenz, O. (2016). Komparácia metód identifikácie determinantov životnej úrovne. Ekonomický časopis/Journal of Economics, 64(6), 560-574. 0013-3035.