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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

Desmet, Pierre (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, Recherche et Applications en Marketing, 11, 2, p. 17-27

Type
Article accepté pour publication ou publié
Date
1996-01
Journal name
Recherche et Applications en Marketing
Volume
11
Number
2
Publisher
Presses Universitaires de France
Pages
17-27
Metadata
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Author(s)
Desmet, Pierre
Abstract (FR)
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
Abstract (EN)
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.
Subjects / Keywords
Collecte de fonds; Prédictivité; Logistique; Réseau de neurones; Scoring
JEL
M31 - Marketing