مقاله انگلیسی رایگان در مورد رگرسیون غیر پارامتری برای آزمایش فرضیه در تحقیقات هتلداری و گردشگری – الزویر ۲۰۱۹

elsevier

 

مشخصات مقاله
ترجمه عنوان مقاله رگرسیون غیر پارامتری برای آزمایش فرضیه در تحقیقات هتلداری و گردشگری
عنوان انگلیسی مقاله Non-parametric regression for hypothesis testing in hospitality and tourism research
انتشار مقاله سال ۲۰۱۹
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۵ صفحه
هزینه دانلود مقاله انگلیسی رایگان میباشد.
پایگاه داده نشریه الزویر
نوع نگارش مقاله
مقاله کوتاه (Short Communication)
مقاله بیس این مقاله بیس نمیباشد
نمایه (index) Scopus – Master Journal List – JCR
نوع مقاله ISI
فرمت مقاله انگلیسی  PDF
ایمپکت فاکتور(IF)
۳٫۶۰۲ در سال ۲۰۱۷
شاخص H_index ۸۲ در سال ۲۰۱۹
شاخص SJR ۲٫۰۲۷ در سال ۲۰۱۷
شناسه ISSN ۰۲۷۸-۴۳۱۹
شاخص Quartile (چارک) Q1 در سال ۲۰۱۷
رشته های مرتبط گردشگری و توریسم
گرایش های مرتبط مدیریت گردشگری
نوع ارائه مقاله
ژورنال
مجله مجله بین المللی مدیریت هتلداری – International Journal of Hospitality Management
دانشگاه  Isenberg School of Management, University of Massachusetts-Amherst, 90 Campus Center Way, 209A Flint Lab, Amherst, MA, 01003, United States
کلمات کلیدی رگرسیون غیر پارامتری، Bayesian، GPP
کلمات کلیدی انگلیسی Non-Parametric Regression، Bayesian، GPP
شناسه دیجیتال – doi
https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2018.04.002
کد محصول  E10913
وضعیت ترجمه مقاله  ترجمه آماده این مقاله موجود نمیباشد. میتوانید از طریق دکمه پایین سفارش دهید.
دانلود رایگان مقاله دانلود رایگان مقاله انگلیسی
سفارش ترجمه این مقاله سفارش ترجمه این مقاله

 

فهرست مطالب مقاله:
Abstract

۱- Introduction

۲- Bayesian nonparametric regression through Gaussian process prior

۳- Application

۴- Results

۵- Concluding remarks

References

بخشی از متن مقاله:

Abstract

The goal of this paper is to promote the use of Non-Parametric Regression (NPR) for hypothesis testing in hospitality and tourism research. In contrast to linear regression models, NPR frees researchers from the need to impose a priori specification on functional forms, thus allowing more flexibility and less vulnerability to misspecification problems. Importantly, we discuss in this paper a Bayesian approach to NPR using a Gaussian Process Prior (GPP). We illustrate the advantages of this method using an interesting application on internationalization and hotel performance. Specifically, we show how in contrast to linear regression, NPR decreases the risk of making incorrect hypothesis statements by revealing the true and full relationship between the variables of interest.

Introduction

Despite the increased popularity of non-parametric regression (NPR), its use in the tourism and hospitality literature remains very limited. We aim in this note to highlight the advantages of NPR, and illustrate how it can be used to provide a more accurate reflection on the true relationship between a set of variables. We show through an example that hospitality researchers might be missing some important input for hypothesis testing when estimating the traditional linear regression model. NPR, like linear regression, estimates mean outcomes for a given set of covariates. However, unlike linear regression, NPR is not subject to misspecification error arising from potentially wrong functional forms as it does not impose a priori a functional form on the regression model (Müller, 2012; Mammen et al., 2012). The linear model (y = β۰ + βx + u) is generally assumed for convenience, and not because we truly believe that the model is linear in reality. Researchers in the field often model nonlinearities using extensions of the linear model, for example, y = β۰ + β۱x + β۲×۲ + u. It is clear, however, that this model accounts only for limited types of nonlinearity of U or inverted U shape, and cannot capture more complicated patterns in the data. When more than one regressor is available, nonlinearities are often modeled using interactions: y = β۰ + β۱x + β۲z + β۳xz + u. The interpretation is that the effect of x on y depends on z: = + ∂ ∂ β β z E y x ( ) 1 3 . This is, of course, a deviation from the simple linear model where the main assumption is that the effect of x on y is constant across all values of x or other explanatory variables. However, the effect of x on y depends on z in a linear way, an assumption that may or may not hold in practice.

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *