Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen PDF
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.