Informace o publikaci
Přínos učících se metod statistického rozpoznávání obrazů při hledání faktorů konkurenceschopnosti českých podniků
| Autoři | |
|---|---|
| Rok publikování | 2010 |
| Druh | Článek v odborném periodiku |
| Časopis / Zdroj | Ekonomický časopis/Journal of Economics |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| www | https://www.ceeol.com/search/viewpdf?id=118933 |
| Obor | Ekonomie |
| Klíčová slova | Corporate competitiveness; statistical pattern recognition; factors of competitiveness; sequential forward flow search |
| Popis | Příspěvek je věnován metodické stránce měření souvislosti mezi potenciálními faktory konkurenceschopnosti a samotnou konkurenceschopností. Představuje metodu sekvenčního dopředného plovoucího výběru (SFFS) z kategorie metod statistického rozpoznávání obrazů a její aplikaci na data 432 podniků, u nichž byla známa hospodářská výkonnost a pro něž bylo za každý podnik k dispozici až 683 potenciálních faktorů této výkonnosti. Text proto shrnuje známé přístupy k této problematice, popisuje metodu SFFS a na dosažených výsledcích dokazuje její přínos k dané problematice. Nespornou výhodou této metody je její nenáročnost na charakter dat: nevyžaduje apriorní model nebo normalitu. Dále je schopna vyhodnotit souvislosti mezi mnoha proměnnými najednou, a to v přijatelném časovém horizontu. Článek ale uvádí i nevýhody této metody. |
| Související projekty: |