Neuronale Netze und Fuzzy-Logik in der Neuprodukt-Erfolgsfaktorenforschung:
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| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1999
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| Series: | Gabler-Edition Wissenschaft
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| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Item Description: | Zugl.: Passau, Univ., Diss., 1999 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis IX
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis IX
Abbildungsverzeichnis XV
Tabellenverzeichnis XVII
Abkürzungsverzeichnis XIX
Symbolverzeichnis XXIII
1 Einführung 1
1.1 Zielsetzung der Untersuchung 1
1.2 Aufbau der Arbeit 3
2 Begriffsabgrenzungen und Literaturüberblick über die Neuprodukt Erfolgsfak¬
torenforschung 5
2.1 Begriffsabgrenzungen 5
2.1.1 Der Begriff „Neuprodukt 5
2.1.2 Der Begriff „Erfolg und seine Messung in der empirischen Erfolgsfak¬
torenforschung 8
2.1.3 Der Begriff „Erfolgsfaktor 13
2.2 Literaturüberblick über die empirische Neuprodukt Erfolgsfaktorenforschung
und Systematisierung der relevanten Studien 14
2.2.1 Übersicht über die Erfolgsfaktorenforschung und Abgrenzung relevanter
Studien 14
2.2.2 Systematisierung der Erfolge und Mißerfolge vergleichenden Neuprodukt
Erfolgsfaktorstudien 16
3 Die Diskriminanzanalyse und ihre Anwendung im Rahmen der Neuprodukt
Erfolgsfaktorenforschung 22
3.1 Darstellung der linearen FISHER Diskriminanzanalyse 22
3.1.1 Anwendungsvoraussetzungen der Diskriminanzanalyse 22
3.1.2 Ermittlung der kritischen Erfolgsfaktoren 23
3.1.2.1 Ermittlung der kritischen Erfolgsfaktoren bei simultanem
Einschluß 23
Inhaltsverzeichnis XI
4.3.4.1 Die Bedeutung des Under und Overfitting und der Begriff der
Generalisierungsfähigkeit 75
4.3.4.2 Optimierungsverfahren zur Gewährleistung der Generalisierungs¬
fähigkeit 77
4.3.4.3 Ein neuer Ansatz des Input Pruning zur Identifikation bedeutender
Inputneuronen 80
4.3.5 Pro und Kontra zum Einsatz des Multi Layer Perceptron mit Backpropa
gation Algorithmus zu Klassifizierungszwecken 86
5 Fuzzy Logik zur Berücksichtigung von Unscharfen im Datenmaterial 89
5.1 Begriff der Unscharfe und Relevanz unscharfer Konzepte für die weitere
Untersuchung 89
5.1.1 Die informationale Unscharfe 90
5.1.2 Die linguistische Unscharfe 91
5.2 Fuzzy Logik zur Darstellung von informationalen und linguistischen
Unscharfen 92
5.2.1 Grundlegende Definitionen 92
5.2.2 Darstellung der Unscharfe mit Hilfe von Zugehörigkeitsfunktionen 95
5.2.3 Bestimmung der Zugehörigkeitsfunktionen bei Unscharfen in der
Neuprodukt Erfolgsfaktorenforschung 98
5.2.3.1 Modellierung der Zugehörigkeitsgrade bei informationaler
Unscharfe 99
5.2.3.2 Modellierung der Zugehörigkeitsfunktionen bei linguistischer
Unscharfe 100
5.2.3.3 Modellierung der Zugehörigkeitsgrade bei informationaler und
linguistischer Unscharfe 101
5.3 Der Begriff der Fuzzy Datenanalyse und ihre Durchführung mit Diskrimi
nanzanalyse und Neuronalen Netzen 104
5.3.1 Der Begriff der Fuzzy Datenanalyse 105
5.3.2 Möglichkeiten der Auswertung unscharfer Daten mit der FISHER
Diskriminanzanalyse 107
5.3.3 Möglichkeiten der Verarbeitung unscharfer Daten mit Neuronalen
Netzen 109
6 Theoretische Konzeptionierung der Monte Carlo Simulation 113
6.1 Begriff und Grundgedanke der Monte Carlo Simulation 113
6.2 Aufbau und Ablauf der Simulationsstudie 114
6.3 Entwicklung eines für die Neuprodukt Erfolgsfaktorenforschung relevanten
konstanten Grundszenarios 17
a Inhaltsverzeichnis XIII
7 7.2.3 Auswertung der unscharfen Datensätze mit der FISHER Diskriminanz
j analyse 153
j 7.2.4 Auswertung der unscharfen Datensätze mit dem Neuronalen Netz 153
2 7.3 Einzelbetrachtung der Auswertungsergebnisse 154
5 7.3.1 Ergebnisse der Diskriminanzanalyse 154
j 7.3.1.1 Prognosegüte der Diskriminanzanalyse 154
5 7.3.1.2 Güte bei der Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren 156
7.3.2 Ergebnisse der Neuronalen Netze 163
7.3.2.1 Prognosegüte der Neuronalen Netze 163
7.3.2.2 Güte bei der Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren 164
j 7.4 Gegenüberstellung der Auswertungsergebnisse beider Verfahren 168
7.4.1 Gesamtbetrachtung ohne Differenzierung nach den Simulationsfaktoren . 168
, 7.4.2 Vergleich der Prognosegüte von Diskriminanzanalyse und Neuronalem
Netz 169
7.4.3 Vergleich der Güte von Diskriminanzanalyse und Neuronalem Netz
bei der Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren 175
IAA Zusammenfassung der Simulationsergebnisse und Überprüfung der
Hypothesen 184
8 Auswertung des deutschen INTERPROD Datensatzes unter Berücksichtigung
der Simulationsergebnisse 186
8.1 Ermittlung des leistungsfähigsten Auswertungsverfahrens 186
8.2 Auswertung der INTERPROD Daten mit dem Neuronalen Netz 187
8.2.1 Bestimmung der Netzparameter 187
8.2.2 Ermittlung der kritischen Erfolgsfaktoren 188
8.2.3 Ermittlung der Wirkungszusammenhänge 188
8.3 Zusammenfassung der Ergebnisse 196
9 Schlußbetrachtung 198
9.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 198
9.2 Mögliche Kritik an der Vorgehensweise und Ausblick 199
Literaturverzeichnis 201
Abbildungsverzeichnis XV
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1.1: Aufbau der Untersuchung 4
Abb. 2.1: Systematisierung des Neuheitsbegriffes 7
Abb. 4.1: Nichtlinearer Zusammenhang zwischen Neuprodukterfolg und Einflu߬
nahme durch das Topmanagement 50
Abb. 4.2: Nichtlinearer Zusammenhang zwischen Markterfolg eines Unternehmens
und Preislage des Sortiments 51
Abb. 4.3: Nichtlinearer Zusammenhang zwischen Neuprodukterfolg und perzipierter
Innovationshöhe in Anlehnung an KOTZBAUER (1992) 52
Abb. 4.4: Nichtlinearer Zusammenhang zwischen Neuprodukterfolg und perzipierter
Innovationshöhe in Anlehnung an COOPER( 1994) 53
Abb. 4.5: Beispiel für ein dreilagiges Neuronales Netz 58
Abb. 4.6: Beispiele für Aktivierungsfunktionen 61
Abb. 4.7: Feedforward und Feedback Netztopologien 63
Abb. 4.8: Das Zusammenspiel der Neuronenkomponenten 64
Abb. 4.9: Systematisierung ausgewählter KNN Paradigmen 66
Abb. 4.10: Problemlösungsmöglichkeiten verschiedener Perceptronstrukturen 68
Abb. 4.11: Probleme des Gradientenverfahrens 74
Abb. 4.12: Over bzw. Underfitting Effekte bei der Lösung einer
Klassifikationsaufgabe 76
Abb. 4.13: Werkzeuge zur Optimierung von Neuronalen Netzen 77
Abb. 4.14: Fehlerverhalten von Trainings und Validierungsmenge 78
Abb. 4.15: Ablauf des selbstentwickelten Verfahrens zur Ermittlung der kritischen
Erfolgsfaktoren bei Auswertungen mit Hilfe eines KNN 85
Abb. 5.1: Diskrete Zugehörigkeitsfunktion 95
Abb. 5.2: Mögliche Zugehörigkeitsfunktionen bei stetigem Wertebereich für x 96
Abb. 5.3: Mögliche Verlaufsformen von Zugehörigkeitsfunktionen stetiger, nicht
kategorisierter Variablen 97
Abb. 5.4: Zugehörigkeitsfunktionen der Erfolgswerte x zu den unscharfen Mengen
„angemessen erfolgreich und „nicht angemessen erfolgreich 101
Abb. 5.5: Darstellung der Ermittlung eines Zugehörigkeitsgrades bei gleichzeitigem
Vorliegen von informationaler und linguistischer Unscharfe 103
Abb. 5.6: Gegenüberstellung von Netzen mit scharfem und unscharfem Output 109
Abb. 6.1: Ablauf der Simulationsstudie 116
Abb. 6.2: Die Komponenten des konstanten Grundszenarios 117
Abb. 6.3: Häufigkeit positiver standardisierter Koeffizienten 120
Abb. 6.4: Häufigkeit negativer standardisierter Koeffizienten 120
Abb. 6.5: Übersicht über die zu variierenden Faktoren 125
Abb. 6.6: Stichprobenumfänge der bisherigen Neuprodukt Erfolgsfaktorenstudien 133
Tabellenveneichnis XVII
Tabellenverzeichnis
Tab. 2.1: Theoretische Unterschiede der drei multivariaten Auswertungstypen zur
Analyse von Neuprodukt Erfolgsfaktorstudien 20
Tab. 2.2: Überblick über die bisherigen Studien zum Neuprodukterfolg, die Erfolge
und Mißerfolge vergleichen 20
Tab. 3.1: Ergebnisse der Studie von COOPER (1979a) 31
Tab. 3.2: Ergebnisse der Studie von BÖCKER/KOTZBAUER/Ott (1989) 33
Tab. 3.3: Ergebnisse der Studie von ZIRGER/MAIDIQUE (1990) 35
Tab. 3.4: Ergebnisse der Studie von KOTZBAUER (1992) 37
Tab. 3.5: Ergebnisse der Studie von SONG/PARRY (1994) 38
Tab. 3.6: Ergebnisse der Studie von SCHMALEN/WiEDEMANN(1999) 40
Tab. 3.7: Überblick über die Ergebnisse der vorgestellten Studien 42
Tab. 3.8: Überblick über die ausgewählten Verfahren zur Auswertung von
Neuprodukt Erfolgsfaktorstudien 46
Tab. 4.1: Überblick über die Anwendungen Neuronaler Netze zur Klassifkation in der
Marketingforschung 56
Tab. 5.1: „Übersetzung der unscharfen Gruppenzugehörigkeit für eine Verarbeitung
mit der scharfen Diskriminanzanalyse Prozedur 108
Tab. 5.2: Mögliche Sensitivitätskombinationen für einen Faktor bei zwei
Outputneuronen 111
Tab. 6.1: Übersicht über die Anzahl der untersuchten und gefundenen Erfolgs¬
faktoren in den vorgestellten Studien 118
Tab. 6.2: Die konstant gehaltenen Argumente der Erfolgsfunktion 121
Tab. 6.3: Berechnung der Anteile der nicht erklärten Varianz an der Gesamtvarianz
für die bereits vorgestellten Studien 124
Tab. 6.4: Übersicht über die Wirkungszusammenhänge und die Koeffizienten bei
der 1. Faktorstufe des Faktors „Art des Wirkungszusammenhangs 127
Tab. 6.5: Übersicht über die Wirkungszusammenhänge und die Koeffizienten bei
der 2. Faktorsrufe des Faktors „Art des Wirkungszusammenhangs 128
Tab. 6.6: Übersicht über die Wirkungszusammenhänge und die Koeffizienten bei
der 3. Faktorstufe des Faktors „Art des Wirkungszusammenhangs 129
Tab. 6.7: Übersicht über die Wirkungszusammenhänge und die Koeffizienten bei
der 4. Faktorstufe des Faktors „Art des Wirkungszusammenhangs 130
Tab. 6.8: Die 24 Faktorstufenkombinationen der Simulation 136
Tab. 6.9: Aufspaltung des Datenmaterials in Lern und Teststichprobe 138
Tab. 6.10: Übersicht über die Verfahren zur Auswertung der Simulation 144
Tab. 7.1: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums „Klassifikationsrate bei der
Diskriminanzanalyse 155
Tab. 7.2: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums „Anteil korrekt extrahierter
Faktoren bei der Diskriminanzanalyse I57
XVIII Tabellenverzeichnisverzeichnis
Tab. 7.3: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums „Anteil korrekt extrahierter
nichtlinearer Faktoren bei der Diskriminanzanalyse 158
Tab. 7.4: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums „Anteil richtiger an allen
extrahierten Faktoren bei der Diskriminanzanalyse 161
Tab. 7.5: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums „Klassifikationsrate
beimKNN 163
Tab. 7.6: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums „Anteil korrekt extrahierter
Faktoren beim KNN 164
Tab. 7.7: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums .Anteil korrekt extrahierter
nichtlinearer Faktoren beim KNN 166
Tab. 7.8: Mittelwertunterschiede des Gütekriteriums „Anteil richtiger an allen
extrahierten Faktoren beim KNN 167
Tab. 7.9: Undifferenzierte Gegenüberstellung der Leistungen von DA und KNN 169
Tab. 7.10: Gegenüberstellung der Ergebnisse von DA und KNN hinsichtlich des
Gütekriteriums „Klassifikationsrate 170
Tab. 7.11: Die Faktorstufenkombinationen und das Verfahren mit dem besten
Prognoseergebnis 173
Tab. 7.12: Faktorstufenkombinationen und Verfahren, die zur höchsten Prognose¬
güte fuhren 174
Tab. 7.13: Gegenüberstellung der Ergebnisse von DA und KNN bezüglich des
Kriteriums „Anteil korrekt extrahierter Faktoren 175
Tab. 7.14: Gegenüberstellung der Ergebnisse von DA und KNN bezüglich des
Kriteriums „Anteil korrekt extrahierter nichtlinearer Faktoren 178
Tab. 7.15: Gegenüberstellung der Ergebnisse von DA und KNN bezüglich des
Kriteriums „Anteil richtiger an allen extrahierten Faktoren 180
Tab. 7.16: Die Faktorstufenkombinationen und das Verfahren, das am besten zur
Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren geeignet ist 183
Tab. 7.17: Faktorstufenkombination und Verfahren, die zur höchsten Güte bei der
Identifikation kritischer Erfolgsfaktoren führen I84
Tab. 8.1: Vergleich der von KNN und DA ermittelten kritischen Erfolgsfaktoren
des INTERPROD Datensatzes 188
Tab. 8.2: Kurvenanpassungen für den Faktor„Partizipative Projektorganisation 194
Tab. 8.3: Kurvenanpassungen für den Faktor „Überlegenheit des Produktes 196
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