Effets masqués en analyse prédictive
Langue Français
Accéder au document

Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 13/05/2020 (communication intranet).
 
Auteur : Bascoul, Ganaël
Date de soutenance : 27-06-2013

Directeur(s) de thèse : Thépot, Jacques

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire de recherche en gestion et économie (Strasbourg) - Laboratoire de recherche en gestion et économie / LARGE
École doctorale : École doctorale Augustin Cournot (Strasbourg ; 1995-....)
 
Discipline : Sciences de gestion
Classification : Gestion et organisation de l'entreprise, Mathématiques

Mots-clés libres : Effets d'âge, Effets de cohorte, Effets de marge, Support vector machines, FANOVA, PLS
Mots-clés :
  • Comportement des consommateurs
  • Marketing
  • Analyse par cohorte
  • Modèles mathématiques
Résumé : L’objectif de cette thèse consiste en l’élaboration de deux méthodologies visant à révéler des effets jusqu’alors masqués en modélisation décisionnelle. Dans la première partie, nous cherchons à mettre en œuvre une méthode d’analyse locale des critères de choix dans un contexte de choix binaires. Dans une seconde partie, nous mettons en avant les effets de génération dans l’étude des comportements de choix. Dans les deux parties, notre démarche de recherche combine de nouveaux outils d’analyse prédictive (Support Vector Machines, FANOVA, PLS) aux outils traditionnels de statistique inférentielle, afin d’enrichir les résultats habituels par des informations complémentaires sur les effets masqués que constituent les effets locaux dans les fonctions de choix binaires, et les effets de génération dans l’analyse temporelle des comportement de choix. Les méthodologies proposées, respectivement nommées AEL et APC-PLS, sont appliquées sur des cas réels, afin d’en illustrer le fonctionnement et la pertinence.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2013STRAB015
Type de ressource : Thèse