Comparaison de la prédictivité d'un réseau de neurones à rétropropagation avec celles des méthodes de régression linéaire, logistique et AID pour le calcul des scores en marketing direct - HAL Accéder directement au contenu
Article dans une revue Recherche et Applications en Marketing (French Edition) Année : 1996

Comparaison de la prédictivité d'un réseau de neurones à rétropropagation avec celles des méthodes de régression linéaire, logistique et AID pour le calcul des scores en marketing direct

Résumé

In comparison with other statistical methods (MCO, logistic regression, disciminant analysis, AID), the advantages of a neural network with retropropagation are numerous and well known (non linear effects, distribution free variables, low sensibility to outlyers or missing variables). However, implementation and efficiency have not yet received a strong interest. The paper reviews comparative analyses and presents the results obtained in predicting a behavior in Fund raising.
Par rapport aux méthodes statistiques classiques, les avantages de réseaux de neurones à rétropropagation sont connus et nombreux. Cependant les conditions de mise en oeuvre et la supériorité réelle en prédiction ne sont encore que peu documentées. L'article relève les recherches précédentes sur les analyses comparatives effectuées en marketing et présente les résultats obtenus pour la prédiction d'un comportement en collecte de fonds
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Dates et versions

halshs-00143454, version 1 (25-04-2007)

Identifiants

  • HAL Id : halshs-00143454 , version 1

Citer

Pierre Desmet. Comparaison de la prédictivité d'un réseau de neurones à rétropropagation avec celles des méthodes de régression linéaire, logistique et AID pour le calcul des scores en marketing direct. Recherche et Applications en Marketing (French Edition), 1996, 11 (2), pp.17-27. ⟨halshs-00143454⟩
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Dernière date de mise à jour le 01/06/2024
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