Discrete choiceIn economics, discrete choice models, or qualitative choice models, describe, explain, and predict choices between two or more discrete alternatives, such as entering or not entering the labor market, or choosing between modes of transport. Such choices contrast with standard consumption models in which the quantity of each good consumed is assumed to be a continuous variable. In the continuous case, calculus methods (e.g. first-order conditions) can be used to determine the optimum amount chosen, and demand can be modeled empirically using regression analysis.
Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Segmentation (marketing)vignette|Celle ci parle du tranche d'âge des enfants qui pourront fréquenter les différentes market qui existent La segmentation d'un marché consiste à le découper analytiquement en sous-marchés homogènes. Cette analyse se pratique en particulier mais pas uniquement dans le domaine du marketing. La segmentation dite « de ciblage », ou de détermination des couples produit-marché, vise à qualifier et à quantifier la relation qui peut exister entre le produit et son marché.
Multinomial probitIn statistics and econometrics, the multinomial probit model is a generalization of the probit model used when there are several possible categories that the dependent variable can fall into. As such, it is an alternative to the multinomial logit model as one method of multiclass classification. It is not to be confused with the multivariate probit model, which is used to model correlated binary outcomes for more than one independent variable. It is assumed that we have a series of observations Yi, for i = 1.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Cible (marketing)A target market, also known as serviceable obtainable market (SOM), is a group of customers within a business's serviceable available market at which a business aims its marketing efforts and resources. A target market is a subset of the total market for a product or service. The target market typically consists of consumers who exhibit similar characteristics (such as age, location, income or lifestyle) and are considered most likely to buy a business's market offerings or are likely to be the most profitable segments for the business to service by OCHOM Once the target market(s) have been identified, the business will normally tailor the marketing mix (4 Ps) with the needs and expectations of the target in mind.
Modèle linéaire généraliséEn statistiques, le modèle linéaire généralisé (MLG) souvent connu sous les initiales anglaises GLM est une généralisation souple de la régression linéaire. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d'être relié à la variable réponse via une fonction lien et en autorisant l'amplitude de la variance de chaque mesure d'être une fonction de sa valeur prévue, en fonction de la loi choisie.
Price elasticity of demandA good's price elasticity of demand (, PED) is a measure of how sensitive the quantity demanded is to its price. When the price rises, quantity demanded falls for almost any good, but it falls more for some than for others. The price elasticity gives the percentage change in quantity demanded when there is a one percent increase in price, holding everything else constant. If the elasticity is −2, that means a one percent price rise leads to a two percent decline in quantity demanded.
Élasticité (économie)vignette|Elasticity-elastic En économie, l'élasticité mesure la variation d'une grandeur provoquée par la variation d'une autre grandeur. Ainsi, pour un produit donné, lorsque les volumes demandés augmentent de 15 % quand le prix de vente baisse de 10 %, l'élasticité de la demande par rapport au prix de vente est le quotient de la variation de la demande rapporté à la variation de prix de vente, soit -1,5 = (15 % / -10 %). Ici toute baisse de prix provoque une augmentation plus importante des quantités vendues.
Market analysisA market analysis studies the attractiveness and the dynamics of a special market within a special industry. It is part of the industry analysis and thus in turn of the global environmental analysis. Through all of these analyses the strengths, weaknesses, opportunities and threats (SWOT) of a company can be identified. Finally, with the help of a SWOT analysis, adequate business strategies of a company will be defined.
AutomobileUne automobile (simplification historique de l'expression « voiture légère automobile ») est un véhicule à roues, motorisé et destiné au transport terrestre de quelques personnes et de leurs bagages. L'abréviation populaire « » est assez courante, bien que ce terme désigne de nombreux types de véhicules qui ne sont pas tous motorisés. La construction automobile est un secteur économique important pour les pays possédant des constructeurs ou des sites d'assemblage.
Price elasticity of supplyThe price elasticity of supply (PES or Es) is a measure used in economics to show the responsiveness, or elasticity, of the quantity supplied of a good or service to a change in its price. Price elasticity of supply, in application, is the percentage change of the quantity supplied resulting from a 1% change in price. Alternatively, PES is the percentage change in the quantity supplied divided by the percentage change in price. When PES is less than one, the supply of the good can be described as inelastic.
Ordered logitIn statistics, the ordered logit model (also ordered logistic regression or proportional odds model) is an ordinal regression model—that is, a regression model for ordinal dependent variables—first considered by Peter McCullagh. For example, if one question on a survey is to be answered by a choice among "poor", "fair", "good", "very good" and "excellent", and the purpose of the analysis is to see how well that response can be predicted by the responses to other questions, some of which may be quantitative, then ordered logistic regression may be used.
Cross elasticity of demandIn economics, the cross (or cross-price) elasticity of demand measures the effect of changes in the price of one good on the quantity demanded of another good. This reflects the fact that the quantity demanded of good is dependent on not only its own price (price elasticity of demand) but also the price of other "related" good. The cross elasticity of demand is calculated as the ratio between the percentage change of the quantity demanded for a good and the percentage change in the price of another good, ceteris paribus:The sign of the cross elasticity indicates the relationship between two goods.
Entity–attribute–value modelAn entity–attribute–value model (EAV) is a data model optimized for the space-efficient storage of sparse—or ad-hoc—property or data values, intended for situations where runtime usage patterns are arbitrary, subject to user variation, or otherwise unforseeable using a fixed design. The use-case targets applications which offer a large or rich system of defined property types, which are in turn appropriate to a wide set of entities, but where typically only a small, specific selection of these are instantated (or persisted) for a given entity.
Modèle entité-associationvignette|Un artiste peut jouer une chanson.|258x258px Le modèle entité-association (MEA) (le terme « modèle-entité-relation » est une traduction erronée largement répandue), ou diagramme entité-association ou en anglais « entity-relationship diagram », abrégé en ERD, est un modèle de données ou diagramme pour des descriptions de haut niveau de modèles conceptuels de données. Il a été conçu par Peter Chen dans les années 1970 afin de fournir une notation unifiée pour représenter les informations gérées par les systèmes de gestion de bases de données de l'époque.
LogitLa fonction logit est une fonction mathématique utilisée principalement en statistiques et pour la régression logistique, en intelligence artificielle (réseaux neuronaux), en inférence bayésienne pour transformer les probabilités sur [0,1] en évidence sur R afin d'une part d'éviter des renormalisations permanentes, et d'autre part de rendre additive la formule de Bayes pour faciliter les calculs. Son expression est où p est défini sur ]0, 1[ La base du logarithme utilisé est sans importance, tant que celle-ci est supérieure à 1.
Langage de modélisationUn langage de modélisation est un langage artificiel qui peut être utilisé pour exprimer de l'information ou de la connaissance ou des systèmes dans une structure qui est définie par un ensemble cohérent de règles. Les règles sont utilisées pour l'interprétation de la signification des composants dans la structure. Un langage de modélisation peut être graphique ou textuel.
Modèle relationnelLe modèle relationnel est une manière de modéliser les relations existantes entre plusieurs informations, et de les ordonner entre elles. Cette modélisation qui repose sur des principes mathématiques mis en avant par E.F. Codd est souvent retranscrite physiquement (« implémentée ») dans une base de données. On appelle « relation » un ensemble d'attributs qui caractérisent une proposition ou une combinaison de propositions comme "un employé a un matricule, il a un nom, il a un employeur".
