Wallard, Henri
[Author]
;
Paris, CNAM
[Contributor];
Saporta, Gilbert
[Contributor]
Analyse des leviers : effets de colinéarité et hiérarchisation des impacts dans les études de marché et sociales ; Driver Analysis : consequenses of multicollinearity quantification of relative impact of drivers in market research applications
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Analyse des leviers : effets de colinéarité et hiérarchisation des impacts dans les études de marché et sociales ; Driver Analysis : consequenses of multicollinearity quantification of relative impact of drivers in market research applications
Footnote:
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Description:
La colinéarité rend difficile l’utilisation de la régression linéaire pour estimer l’importance des variables dans les études de marché. D’autres approches ont donc été utilisées.Concernant la décomposition de la variance expliquée, une démonstration de l’égalité entre les méthodes lmg-Shapley et celle de Johnson avec deux prédicteurs est proposée. Il a aussi été montré que la méthode de Fabbris est différente des méthodes de Genizi et Johnson et que les CAR scores de deux prédicteurs ne s’égalisent pas lorsque leur corrélation tend vers 1.Une méthode nouvelle, weifila (weighted first last) a été définie et publiée en 2015.L’estimation de l’importance des variables avec les forêts aléatoires a également été analysée et les résultats montrent une bonne prise en compte des non-linéarités.Avec les réseaux bayésiens, la multiplicité des solutions et le recours à des restrictions et choix d’expert militent pour utilisation prudente même si les outils disponibles permettent une aide dans le choix des modèles.Le recours à weifila ou aux forêts aléatoires est recommandé plutôt que lmg-Shapley sans négliger les approches structurelles et les modèles conceptuels.Mots clés :régression, décomposition de la variance, importance, valeur de Shapley, forêts aléatoires, réseaux bayésiens. ; AbstractLinear regression is used in Market Research but faces difficulties due to multicollinearity. Other methods have been considered.A demonstration of the equality between lmg-Shapley and and Johnson methods for Variance Decomposition has been proposed. Also this research has shown that the decomposition proposed by Fabbris is not identical to those proposed by Genizi and Johnson, and that the CAR scores of two predictors do not equalize when their correlation tends towards 1. A new method, weifila (weighted first last) has been proposed and published in 2015.Also we have shown that permutation importance using Random Forest enables to take into account non linear relationships and deserves broader usage in Marketing Research.Regarding ...