Question d'origine :
Bonjour,
Pourrais-je savoir comment connaître quelle station de radio aura une fidélité haute et laquelle aura une fidélité basse de l'auditoire basé sur un sondage BBM et quel calcul sera requis ?
Merci.
Réponse du Guichet
gds_ctp
- Département : Equipe du Guichet du Savoir
Le 30/09/2014 à 11h35
Bonjour,
Les sondages BBM pratiqués au Canada obéissent à une méthodologie précise. Ils testent dans tout le Canada des familles qui remplissent des « cahiers d’écoute » pendant une semaine, plusieurs fois par an. Maintenant appelé Numéris, le Bureau of Broadcasting Measurement a été fondé en 1944 par l'association canadienne des radiodiffuseurs (ACR) et l'association canadienne des annonceurs (ACA).
Les résultats statistiques toutefois doivent être rapportés au type de programmation des radios (formules d’écoute, 2005), qui lui-même est supposée cibler un public ; et au Canada, les résultats sont aussi considérés par provinces.
Ces données qualitatives sont une classification, plus que d’une variable, selon ce cours de statistiques inférentielles.
Comme les prédictions statistiques appliquées au football :
« Le problème de la prédiction statistique consiste à chercher une règle permettant de prévoir la valeur d'une variable (régression) ou l'appartenance à une classe (classification) à partir de variables explicatives. Ce problème trouve des applications dans de très nombreux domaines. Une société de crédit cherchera par exemple à construire une règle de prédiction permettant de déterminer la probabilité qu'un prospect ne rembourse pas un crédit à partir de ses caractéristiques socio-économiques. En médecine, on cherchera à prévoir la probabilité qu'un patient soit victime d'un accident cardiaque à partir de ses habitudes alimentaires et de ses caractéristiques physiologiques…
Les méthodes les plus couramment utilisées (essentiellement la régression linéaire multiple) supposent a priori une relation rigide entre le phénomène que l'on cherche à prévoir et les variables censées l'expliquer. Bien souvent le modèle utilisé, trop simpliste, n'arrive pas à «capturer» la façon dont telle ou telle variable explicative influence le phénomène, et possède des propriétés prédictives très faibles. De nombreuses alternatives, connues sous le terme générique de «sélection de modèle», existent aujourd'hui : elles consistent à sélectionner via un algorithme le modèle dont les capacités à l'égard de la prédiction sont les plus grandes. La mise en œuvre de ce type de méthode par un expert statisticien s'effectue très rapidement de manière quasi-automatique à l'aide d'un simple programme informatique. » (« L’apprentissage statistique : des techniques en pleine évolution »).
Le recours à un expert statisticien semblerait requise, à moins que vos compétences vous permettent d’utiliser un logiciel d’exploitation de données.
Bonne journée !
Les sondages BBM pratiqués au Canada obéissent à une méthodologie précise. Ils testent dans tout le Canada des familles qui remplissent des « cahiers d’écoute » pendant une semaine, plusieurs fois par an. Maintenant appelé Numéris, le Bureau of Broadcasting Measurement a été fondé en 1944 par l'association canadienne des radiodiffuseurs (ACR) et l'association canadienne des annonceurs (ACA).
Les résultats statistiques toutefois doivent être rapportés au type de programmation des radios (formules d’écoute, 2005), qui lui-même est supposée cibler un public ; et au Canada, les résultats sont aussi considérés par provinces.
Ces données qualitatives sont une classification, plus que d’une variable, selon ce cours de statistiques inférentielles.
Comme les prédictions statistiques appliquées au football :
« Le problème de la prédiction statistique consiste à chercher une règle permettant de prévoir la valeur d'une variable (régression) ou l'appartenance à une classe (classification) à partir de variables explicatives. Ce problème trouve des applications dans de très nombreux domaines. Une société de crédit cherchera par exemple à construire une règle de prédiction permettant de déterminer la probabilité qu'un prospect ne rembourse pas un crédit à partir de ses caractéristiques socio-économiques. En médecine, on cherchera à prévoir la probabilité qu'un patient soit victime d'un accident cardiaque à partir de ses habitudes alimentaires et de ses caractéristiques physiologiques…
Les méthodes les plus couramment utilisées (essentiellement la régression linéaire multiple) supposent a priori une relation rigide entre le phénomène que l'on cherche à prévoir et les variables censées l'expliquer. Bien souvent le modèle utilisé, trop simpliste, n'arrive pas à «capturer» la façon dont telle ou telle variable explicative influence le phénomène, et possède des propriétés prédictives très faibles. De nombreuses alternatives, connues sous le terme générique de «sélection de modèle», existent aujourd'hui : elles consistent à sélectionner via un algorithme le modèle dont les capacités à l'égard de la prédiction sont les plus grandes. La mise en œuvre de ce type de méthode par un expert statisticien s'effectue très rapidement de manière quasi-automatique à l'aide d'un simple programme informatique. » (« L’apprentissage statistique : des techniques en pleine évolution »).
Le recours à un expert statisticien semblerait requise, à moins que vos compétences vous permettent d’utiliser un logiciel d’exploitation de données.
Bonne journée !
DANS NOS COLLECTIONS :
Ça pourrait vous intéresser :
Commentaires 0
Connectez-vous pour pouvoir commenter.
Se connecter