Régression de la Préférence

  • Politique de produit - Regression de la préférence[4.4]

1.                               # Regression de la preférence

2.                               K=2 # no critères

3.                               I=10 # no produits

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.                               # Score de préférence

10.                             # importance à estimer de critères pour un groupe dindividus

11.                             # input (2)

12.                             w<-c(0.3, 0.7)

13.                             err<-rnorm(10,1, 0.5)

14.                             p<-round(x%*%(w)+err)

15.                             colnames(p)<-"ScorePref"

16.                             rownames(p)<-rownames(p, do.NULL=F, prefix="Obs.")

17.                             df<-data.frame(cbind(p,x))

18.                             df

19.                             # Estimation de limportance acordée aux caractéristique par un même groupe dindividu

20.                             w.lm<-lm(p~0+x)

21.                             w.lm[[1]]

 
       ScorePref Percp.1 Percp.2
Obs.1          6       3       7
Obs.2          4       4       3
Obs.3          8       5       6
Obs.4          5       1       6
Obs.5          6       3       5
Obs.6          7       4       5
Obs.7          6       2       7
Obs.8          7       4       7
Obs.9          5       2       5
Obs.10         3       1       2
   xPercp.1  xPercp.2 
0.7023002 0.6776436 
Michel Calciu calciu@iae.univ-lille1.fr; - Cours IAE de Lille 2004 - -