Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung neuronale Netze, Tree-Modelle und klassische Statistik im Vergleich
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Fischer
2000
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| Schriftenreihe: | Reihe Medien-Skripten
34 |
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| adam_text | Titel: Prognosemodelle zur Vorhersage der Fernsehnutzung
Autor: Weber, René
Jahr: 2000
V
Inhalt
1 Einleitung 1
2 Theoretische Grundlagen 7
2.1 Determinanten der Fernsehnutzung 7
2.1.1 Prognostisch relevante Determinanten 10
2.1.2 Prognostisch irrelevante Determinanten 28
2.2 Prognosen der Fernsehnutzung 32
2.2.1 Theorie und Typologie 32
2.2.2 Stand der Forschung 38
3 Methodische Grundlagen 49
3.1 Fernsehzuschauerforschung 49
3.1.1 Telemetrische Daten 50
3.1.2 Interne Validitat 51
3.1.3 Externe Validitat 52
3.1.4 Definitionen 53
3.2 Neuronale Netze 55
3.2.1 Grundlagen 57
3.2.2 Identifikation (69)
3.2.3 Prognose und Interpretation 86
3.2.4 Mythos Neuronale Netze 87
3.2.5 Fazit 90
3.3 Tree-Modelle 91
3.3.1 Grundlagen 94
3.3.2 Identifikation (9i y
3.3.3 Prognose und Interpretation TOO
3.4 Klassische Statistik 102
3.4.1 Autoprojektive Verfahren 102
3.4.2 Fouriersyn these 104
3.4.3 Allgemeines lineares Modell 105
3.4.4 Methodenauswahl 108
3.5 Hybride Modelle 111
VI
Inhalt
3.6 Evaluation der Prognosegiite 113
3.6.1 Grundlagen 113
3.6.2 GUtemaGe 116
3.6.3 GutemaBeauswahl 124
4 Datenbasis 131
4.1 Variablen 132
4.1.1 Originare Variablen 133
4.1.2 Abgeleitete Variablen 136
4.1.3 Erganzte Variablen 141
4.1.4 Abhangige Variablen 142
4.2 Subgruppenauswahl 144
4.2.1 Sender 144
4.2.2 Zielgruppen 145
4.2.3 Zeitraum 145
4.3 Representation 147
4.3.1 Grundgesamtheit und Stichproben 150
4.3.2 Inferenzstatistische Anmerkungen 153
4.4 Exploration 155
4.4.1 Datenfehler 156
4.4.2 Reprasentativitat 157
4.4.3 Deskriptive Analyse 160
4.4.4 Transformationen 172
5 Identifikation der Prognosemodelle 179
5.1 Allgemeine Lineare Modelle 179
5.1.1 Etappenmethode 180
5.1.2 Optimale Skalierung 184
5.1.3 Finetuning 194
5.1.4 Steigt/Fallt-Modell 203
5.1.5 Zielgruppenunterschiede 209
5.2 Neuronale Netze 214
5.2.1 Minutenreichweiten 215
5.2.2 Steigt/Fallt-Modell 222
5.3 Tree-Modelle 228
5.3.1 Minutenreichweiten 229
5.3.2 Steigt/Fallt-Modell 236
Inhalt
VII
5.4 Hybride Modelle 239
5.4.1 Minutenreichweiten 240
5.4.2 S tei gt/Fal It-Model 1 242
6 Ergebnisse 245
6.1 In-Sample-Prognosen 247
6.2 Kurzfristige Prognosen 251
6.3 Langfristige Prognosen 255
6.4 Dynamische Prognosegiite 258
6.5 Aggregierte Prognosen 270
6.6 Steigt/Fallt-Prognosen 274
6.7 Fazit 276
7 Schlussbetrachtung 281
7.1 Ausblick 285
7.2 Zusammenfassung 287
8 Anhang 291
A Literatur 293
B Literatur-Ausblick 311
C Abkiirzungen 314
D Variablenliste 317
E Tabellen 319
F Abbildungen/Software 321
G Programmgenres 323
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