Année
1996
Abstract
Par rapport aux méthodes statistiques classiques (régression linéaire, régression logistique, segmentation, analyse discriminante), les avantages des réseaux de neurones à rétropropagation sont connus et nombreux (effets non linéaires, pas d’hypothèses sur la distribution des variables, résistance aux valeurs manquantes ou aberrantes). 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 dans le domaine de la collecte de fonds.
DESMET, P. (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, pp. 17-27.