İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Karar verme›Plackett-Luce Modeli
Regression modelRanking models

Plackett-Luce Modeli

Plackett-Luce Model for Rankings · Ayrıca şöyle bilinir: Luce's Choice Axiom Model, Rank-Ordered Logit Model, Exploded Logit Model, Sıralama Tercih Modeli

Plackett-Luce modeli, sıralı verileri analiz etmek ve tahmin etmek için kullanılan olasılıksal bir çerçevedir. Robin Plackett (1975) tarafından — R. Duncan Luce'un daha önceki seçim aksiyomu (1959) üzerine inşa edilerek — tanıtılan bu model, öğelerin herhangi bir tam sıralamasının olasılığını, her bir öğenin her pozisyonda seçilme şansının kendi gizil değer parametresiyle orantılı olduğu ardışık bir seçim süreci olarak modeller. Tercih öğrenimi, tavsiye sistemleri ve seçim modellemesinde yaygın olarak kullanılır.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Plackett-Luce Modeli
Bradley-Terry ModeliÇok Değişkenli Lojistik…Sıralama Birleştirme Yön…Elo Derecelendirme Siste…

Ne zaman kullanılır

Verileriniz, tüketici tercih anketleri, spor turnuvası sonuçları veya editoryal sıralamalar gibi ortak bir öğe kümesi üzerindeki tam veya kısmi sıralamalardan oluştuğunda Plackett-Luce modelini kullanın. Temel varsayımlar, değer parametrelerinin öğeye özgü ve yargılayıcılar arasında sabit olması (homojen popülasyon) ve IIA'nın geçerli olmasıdır. Sıralayıcılar sistematik olarak farklılık gösterdiğinde (karışık veya hiyerarşik Plackett-Luce uzantılarını kullanın) veya yalnızca ikili karşılaştırmalar mevcut olduğunda (bunun yerine Bradley-Terry'yi düşünün) daha az uygundur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Sıralı veriler için tamamen olasılıksal bir üretici model sağlar, bu da prensipli çıkarım ve belirsizlik nicelemesine olanak tanır.
  • Log-olabilirlik tek modludur (log-parametrelerde dışbükeydir), benzersiz bir global maksimum olabilirlik çözümünü garanti eder.
  • Tam permütasyonlar gerektirmeden, çarpımı k aşamadan sonra keserek kısmi sıralamaları (en iyi k listeleri) doğal olarak ele alır.
  • Bradley-Terry ikili karşılaştırma modelini tam sıralamalara doğrudan genişleterek, ikili ve sıralama çıkarımını birleştirir.
Sınırlılıklar
  • İlgisiz Alternatiflerin Bağımsızlığı varsayımı pratikte sıklıkla ihlal edilir (örn. ulaşım seçiminde kırmızı otobüs/mavi otobüs problemi).
  • Tek bir homojen sıralayıcı popülasyonu varsayar; bireysel veya grup düzeyindeki heterojenlik, karışım modeli uzantıları gerektirir.
  • Öğe sayısı n büyük olduğunda tahmin, hesaplama açısından zorlayıcı hale gelir, çünkü olabilirlik her aşamada kalan tüm öğeler üzerindeki toplamları içerir.
  • Değişiklik yapılmadan sıralamalardaki beraberlikleri modellemez; standart formülasyon katı sıralamalar gerektirir.

SSS

Plackett-Luce modeli Bradley-Terry modelinden nasıl farklıdır?

Bradley-Terry ikili karşılaştırmaları modeller: iki öğe verildiğinde, hangisinin tercih edildiğini tahmin eder. Plackett-Luce bunu, tüm öğe kümesi boyunca ardışık seçimi modelleyerek tam sıralamalara genişletir. Aslında, Plackett-Luce tarafından ima edilen marjinal ikili olasılıklar, Bradley-Terry olasılıklarıyla aynıdır, bu da yalnızca ikili veriler mevcut olduğunda ikincisini özel bir durum haline getirir.

Model, tam sıralamalar yerine en iyi k kısmi sıralamaları ele alabilir mi?

Evet. n öğeden yalnızca en iyi k öğe sıralanmışsa, olabilirlik basitçe k aşamadan sonra kesilir — çarpım n yerine 1'den k'ye kadar çalışır. Bu, Plackett-Luce'u, tam sıralamaların mevcut olmadığı veya güvenilmez olduğu en iyi 5 ürün derecelendirmesi veya yarışmalardaki podyum bitişleri gibi gerçek dünya ayarları için özellikle kullanışlı kılar.

İlgisiz Alternatiflerin Bağımsızlığı varsayımı başarısız olursa ne olur?

IIA ihlal edildiğinde — örneğin, iki öğe yakın ikameler olduğunda — tahmin edilen değer parametreleri yanlı olacak ve tahminler zayıf olacaktır. Yaygın çözümler arasında karışık Plackett-Luce modeli (popülasyon heterojenliğini yakalayan standart modellerin sonlu karışımı), iç içe logit spesifikasyonları veya genelleştirilmiş aşırı değer ailesi gibi IIA'yı açıkça gevşeten bir modele geçmek yer alır.

Kaynaklar

  1. Plackett, R. L. (1975). The analysis of permutations. Journal of the Royal Statistical Society: Series C, 24(2), 193–202. DOI: 10.2307/2346567 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Plackett-Luce Model for Rankings. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/plackett-luce-model

İlişkili yöntemler

Bradley-Terry ModeliÇok Değişkenli Lojistik RegresyonSıralama Birleştirme Yöntemleri

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Bradley-Terry ModeliKarar verme↔ karşılaştır
  • Çok Değişkenli Lojistik RegresyonEkonometri↔ karşılaştır
  • Sıralama Birleştirme YöntemleriKarar verme↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bradley-Terry ModeliElo Derecelendirme SistemiSıralama Birleştirme Yöntemleri

Benzer yöntemler

Bradley-Terry ModeliSıralı Lojistik Regresyon (Sıralı Logit/Probit)Rastgele Fayda ModeliÇok Değişkenli Lojistik RegresyonSıralı Lojistik Regresyon (Oransal Katsayılar Modeli)Sıralama Birleştirme YöntemleriBayesci Sıralı Lojistik RegresyonSıralı Lojistik Regresyon

İlgili referans kavramlar

Sıralama ÖğrenimiLojistik DiskriminasyonMadde Tepki KuramıOlasılıksal Geri Getirme ModelleriGizil Sınıf AnaliziKarar Kuramı ve Fayda

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Plackett-Luce Model (Plackett-Luce Model for Rankings). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/decision-making/plackett-luce-model · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Robin Plackett; R. Duncan Luce
Year
1975
Type
Probabilistic ranking model
Subfamily
Ranking models
EstimationMethod
Maximum likelihood estimation
OutputScale
Latent utility scores (worth parameters)
İlişkili yöntemler
Bradley-Terry ModeliÇok Değişkenli Lojistik RegresyonSıralama Birleştirme Yöntemleri
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil