Die Bedeutung von Markenwahlmodellen beruht auf den daraus gewonnenen Erkenntnissen über Effekte der Marketinginstrumente auf die Markenwahl. Die genaue Kenntnis dieser häufig nichtlinearen Effekte ermöglicht etwa gewinnoptimierende Preis- und Promotionsstrategien. Der Autor setzt Neuronale Netze als Nutzenfunktionen im bekannten Logit-Modell ein und erfaßt damit nichtlineares Kaufverhalten. Neben verbesserten Anpassungseigenschaften führen die mit Neuronalen Netzen kombinierten Logit-Modelle zu einem im Vergleich mit dem linearen Logit-Modell verbesserten Verständnis der Markenwahl. Besonderer Wert wird auf die Interpretation der eingesetzten Netzwerke gelegt. Analytische und graphische Methoden zur einfachen Auswertung der Modelle werden vorgestellt.
DATEIGRÖSSE | 2.34 MB |
ISBN | 9783631390368 |
AUTOR | Markus Probst |
DATEINAME | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen.pdf |
VERöFFENTLICHUNGSDATUM | 08/06/2020 |
29. Jan. 2019 ... Ein neuronales Netz löst diese Berechnung nicht durch Wissen, sondern durch Ausprobieren – es optimiert die einzelnen Werte in den Neuronen ... Neuronale Netze scheinen wie Menschen zu lernen, verstehen Sprache, Bilder ... Netzen beliebige nichtlineare Funktion konstruieren lassen, siehe c't-Link am ... zwischen den Kanten und die Schwellenwerte der Neuronen zu bestimmen.