論文の概要: Sorting Big Data by Revealed Preference with Application to College Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12198v1
• Date: Fri, 27 Mar 2020 01:11:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 04:44:37.042735
• Title: Sorting Big Data by Revealed Preference with Application to College Ranking
• Title（参考訳）: 明らかにされた選好によるビッグデータのソートと大学ランキングへの応用
• Authors: Xingwei Hu
• Abstract要約: ビッグデータの観察をランク付けすると、多様な消費者が異質な好みを明らかにします。 適切にソートされたソリューションは、消費者が正しい選択をするのに役立ち、政府は賢明な政策決定を行う。 この手法はスポーツチームランキング、学術誌ランキング、投票、実効性のある為替レートなど、他の多くの分野にも適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When ranking big data observations such as colleges in the United States, diverse consumers reveal heterogeneous preferences. The objective of this paper is to sort out a linear ordering for these observations and to recommend strategies to improve their relative positions in the ranking. A properly sorted solution could help consumers make the right choices, and governments make wise policy decisions. Previous researchers have applied exogenous weighting or multivariate regression approaches to sort big data objects, ignoring their variety and variability. By recognizing the diversity and heterogeneity among both the observations and the consumers, we instead apply endogenous weighting to these contradictory revealed preferences. The outcome is a consistent steady-state solution to the counterbalance equilibrium within these contradictions. The solution takes into consideration the spillover effects of multiple-step interactions among the observations. When information from data is efficiently revealed in preferences, the revealed preferences greatly reduce the volume of the required data in the sorting process. The employed approach can be applied in many other areas, such as sports team ranking, academic journal ranking, voting, and real effective exchange rates.
• Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国の大学のようなビッグデータ観測のランキングでは、多様な消費者が異質な好みを示す。 本研究の目的は,これらの観測の線形順序を整理し,それらの相対的位置を改善するための戦略を推奨することである。 適切にソートされたソリューションは、消費者が正しい選択をするのに役立ち、政府は賢明な政策決定を行う。 これまでの研究者は、ビッグデータオブジェクトのソートに外因的重み付けや多変量回帰アプローチを適用してきた。 観察者および消費者の多様性と不均一性を認識させることにより,これらの矛盾した嗜好に内因性重み付けを適用する。 結果は、これらの矛盾の中での対均衡平衡に対する一貫した定常解である。 この解は、観測間の多段階相互作用の流出効果を考慮に入れている。 選好においてデータからの情報を効率的に露呈すると、その選好によって選別処理に必要なデータの量が大幅に減少する。 この手法はスポーツチームランキング、学術誌ランキング、投票、実効性のある為替レートなど、他の多くの分野にも適用できる。

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