Performance statistischer und informationstheoretischer Verfahren in der Conjoint-Analyse:
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Hamburg
Kovač
2012
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INHALTSVERZEICHNIS
1 E I N L E I T U N G 1
1.1 PROBLEMSTELLUNG 1
1.2 ZIELE UND GANG DER ARBEIT 3
2 E I N O R D N U N G D E R P R O D U K T E N T W I C K L U N G I N D A
S U N T E R N E H M E R I S C H E
E N T S C H E I D U N G S F E L D 7
2.1 AKTIONSFELDER EINER MARKTORIENTIERTEN UNTERNEHMENSFUEHRUNG . 7
2.2 PRODUKTKONZEPTENTWICKLUNG ALS EINE AUFGABE DER PRODUKTPOLITIK 9
3 A N A L Y S E V O N K O N S U M E N T E N P R AE F E R E N Z E N ZUR P
R O D U K T K O N Z E P T
E N T W I C K L U N G 1 1
3.1 AXIOMATISCH FUNDIERTE MESSSTRUKTUREN 11
3.1.1 HISTORIE DER MESSTHEORIE 11
3.1.2 MESSTHEORETISCHE PRAELIMINARIEN 16
3.1.3 VERBUNDENE MESSSTRUKTUREN 38
3.1.3.1 DETERMINISTISCHE MESSSTRUKTUREN 38
3.1.3.2 STOCHASTISCHE MESSSTRUKTUREN 53
3.2 VERWENDUNG VON MESSSTRUKTUREN ZUR PRAEFERENZPROGNOSE . . . . 62
3.2.1 ANSAETZE ZUR PRAEFERENZSCHAETZUNG 62
3.2.1.1 PRAEFERENZ- UND CONJOINT-ANALYSE 62
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IMAGE 2
V I I N H A L T S V E R Z E I C H N I S
3.2.1.2 BERUECKSICHTIGUNG VON INKONSISTENZEN 64
3.2.1.3 NUMERISCHER AUSDRUCK DER PRAEFERENZ 68
3.2.2 ANNAHMEN ZUM ZUSAMMENHANG VON P R O D U K T
PRAEFERENZ UND KAUFVERHALTEN 69
4 C O N J O I N T - A N A L Y S E ALS P A R A M E T R I S C H E S V E R
F A H R E N ZUR P R O D U K T
K O N Z E P T E N T W I C K L U N G 7 3
4.1 NOMENKLATUR UND UEBERSICHT DER VERFAHREN 73
4.2 TRADITIONELLE CONJOINT-ANALYSE 78
4.2.1 IDEE DES VERFAHRENS 78
4.2.2 ANNAHMEN UND MODELLSPEZIFIKATIONEN 80
4.2.3 VERFAHREN ZUR NUTZENPARAMETERSCHAETZUNG 92
4.2.4 UMGANG M I T FEHLENDEN DATEN 107
4.2.5 G UE T E DER SCHAETZUNGEN 111
4.2.6 INTERPRETATION DER GESCHAETZTEN PARAMETER 118
4.2.7 KONZEPTENTWICKLUNG AUF BASIS DER SCHAETZUNGEN . . . . 123
4.3 GRENZEN DER CONJOINT-ANALYTISCHEN VERFAHREN 125
5 M I N R E N T ALS PARAMETERFREIES V E R F A H R E N ZUR P R O D U K T
K O N Z E P T
E N T W I C K L U N G 1 3 1
5.1 NOMENKLATUR UND GRUNDLAGEN DER ENTROPIEBASIERTEN INFORMA
TIONSVERARBEITUNG 131
5.2 LERNMECHANISMEN IN DEM ENTROPIEBASIERTEN SYSTEM 133
5.2.1 DEDUKTIVES LERNEN NACH DEM PRINZIP MINRENT . . . . 133
5.2.2 INDUKTIVES LERNEN AUS BEOBACHTUNGEN 143
5.2.2.1 ERWEITERUNG DER NOMENKLATUR 143
5.2.2.2 BAYES-INFERENZ 145
5.2.2.3 SIGNIFIKANZ ERLERNTER ABHAENGIGKEITEN 151
IMAGE 3
I N H A L T S V E R Z E I C H N I S V I I
5.2.2.4 MINING 154
5.3 ENTROPIEBASIERTE CONJOINT-ANALYSE 156
5.3.1 GENERIERUNG EINER AGGREGIERTEN WISSENSBASIS ZUR PRO
DUKTENTWICKLUNG 156
5.3.2 BESTIMMUNG RELEVANTER PRODUKTMERKMALE 161
5.3.3 BESTIMMUNG OPTIMALER PRODUKTKONZEPTE 163
5.3.3.1 VERFAHREN ZUR BESTIMMUNG DES OPTIMALEN KON
ZEPTS 163
5.3.3.2 PRODUKTDESIGN BEI VORLIEGEN VOLLSTAENDIGER
DATEN 165
5.3.3.3 PRODUKTDESIGN BEI VORLIEGEN UNVOLLSTAENDIGER
DATEN 172
5.3.4 ERWEITERUNG DER MODELLIERUNG 177
6 S I M U L A T I O N S S T U D I E 1 8 1
6.1 ZIELE DER SIMULATIONSSTUDIE 181
6.2 KONZEPT DER STUDIE 183
6.2.1 SIMULATION VON PRAEFERENZSTRUKTUREN 183
6.2.2 GENERIERUNG DER SYNTHETISCHEN DATENBASIS 188
6.3 BESTIMMUNG OPTIMALER PRODUKTDESIGNS 198
6.4 VERGLEICH DER ERGEBNISSE 204
7 Z U S A M M E N F A S S U N G U N D A U S B L I C K 2 2 7
A S T E T I G K E I T U N D M O N O T O N I E E I N E R SKALA 2 3 1
B A K T U A L I S I E R U N G D E R DIRICHLET 2 3 5
C A K T U A L I S I E R U N G EINER S P E Z . DIRICHLET 2 3 7
IMAGE 4
V I I I
I N H A L T S V E R Z E I C H N I S
D K O E F F I Z I E N T E N B E S T I M M U N G B E I LIN. R E G R E S S
I O N S M O D E L L E N 2 3 9
E B E W E I S Z U G L E I C H U N G (5.17) 2 4 3
F R E G E L N ALS LINEARE G L E I C H U N G E N 2 4 5
G U N V O L L S T AE N D I G E D A T E N B A S I S Z U M M I N I M A L B
E I S P I E L 2 4 7
H E R G E B N I S S E D E R V E R F A H R E N B E I U N V O L L S T AE N
D I G E N D A T E N 2 4 9
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