Parameters in collective decision making models: estimation and sensitivity
Résumés
Les modèles de simulation des processus de formation de décisions collectives sont fondés sur des aperçus théoriques et empiriques du processus de décision mais contiennent des paramètres dont les valeurs sont déterminées ad hoc. Certains de ces paramètres, du modèle d'accès dynamique sont discutés et il est proposé de compléter la fonction d'utilité par un terme aléatoire dont la variance serait un paramètre inconnu. Ces paramètres peuvent être estimés en confrontant aux données les prévisions du modèle qui peuvent être des décisions mais aussi des structures relationnelles générées comme un élément du processus de prise de décision. Etant donné la nature stochastique du modèle, l'estimation de ces paramètres peut être obtenue par l'algorithme de Robins Monro. Cet ajustement n'est pas absolument direct. Il faut choisir les statistiques sur lesquelles se fonde l'estimation des paramètres. Il n'est pas certain a priori que l'équation d'estimation admette une solution et que l'algorithme de Robins Monro converge. La méthode est illustrée par des données concernant la restructuration financière d'une grande société.
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Thèmes :
décision (théorie de la), jeux (théorie des), processus, réseaux, sociales (sciences), stochastiques (processus), votesPour citer cet article
Référence électronique
Tom A. B. Snijders, Evelien P.H. Zeggelink et Frans-N. Stokman, « Parameters in collective decision making models: estimation and sensitivity », Mathématiques et sciences humaines [En ligne], 137 | Printemps 1997, mis en ligne le 10 février 2006, consulté le 19 mars 2024. URL : http://journals.openedition.org/msh/2749 ; DOI : https://doi.org/10.4000/msh.2749
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