Modèles de la Valeur Espérée
fondées sur le principe d'accumulation,
où "l'utilité" totale est la somme des niveaux de
perception (
)
de l'objet sur chacun des critères, pondérée par
l'importance (
) associée à ce niveau de
perception par l'interviewé:
pi =
où pi est l'utilité associé au produit par l'individu i
Si pi est la probabilité d'acheter le produit de l'individu i, alors la demande du marché est la somme de ces probabilités
Q=
Observations : pi sont inconues d'avance et le Wik et Xik sont des mesures declaratives ..
Exemple
- Politique de produit - Modèles de valeur espérée [ 4.1-3]
Listing 23
1. # Modèles de valeur espérée
2. K=2 # no critères
3. I=10 # no individus
4. # Perception produit echelle 1-7
5. # input (1)
6. x<-round(runif(I*K, min=1, max=7))
7. dim(x)<-c(I,K)
8. colnames(x)<-colnames(x, do.NULL=F, prefix="Percp.")
9. # Importance des critères par individu
10. # input (2)
11. w<-round(runif(I*K, min=1, max=5))
12. dim(w)<-c(I,K)
13. colnames(w)<-colnames(w, do.NULL=F, prefix="Import.")
14. # Scores Individuels proportionnels aux probabilités dachat
15. p<-(x*w)%*%c(1,1)
16. dim(p)<-c(I,1)
17. maxp=max(p)
18. maxprob=0.3
19. p<-maxprob*p/maxp
20. colnames(p)<-"Prob.achat"
21. rownames(p)<-rownames(p, do.NULL=F, prefix="Obs.")
22. df<-data.frame(cbind(p,x,w))
23. df
24. cat("Ventes")
25. (sum(df[,"Prob.achat"]))
26. # Effets de la modification des caractéristiques dun produit
27. # input (3)
28. deltax=c(0,2)
29. deltaVentes=sum(((w%*%diag(deltax))%*%c(1,1))%*%(maxprob/maxp))