La colinéarité rend difficile l’utilisation de la régression linéaire pour estimer l’importance des variables dans les études de marché. D’autres approches ont donc été utilisées.

Concernant la décomposition de la variance expliquée, une démonstration de l’égalité entre les méthodes lmg-Shapley et celle de Johnson avec deux prédicteurs est proposée. Il a aussi été montré que la méthode de Fabbris est différente des méthodes de Genizi et Johnson et que les CAR scores de deux prédicteurs ne s’égalisent pas lorsque leur corrélation tend vers 1.Une méthode nouvelle, weifila (weighted first last)  a été définie et publiée en 2015.

L’estimation de l’importance des variables avec les forêts aléatoires a également été analysée et  les résultats montrent une bonne prise en compte des non-linéarités.

Avec les réseaux bayésiens, la multiplicité des solutions  et le recours à des restrictions et choix d’expert militent pour utilisation prudente même si les outils disponibles permettent une aide dans le choix des modèles.

Le recours à weifila ou aux forêts aléatoires est recommandé plutôt que lmg-Shapley sans négliger les approches structurelles et les modèles conceptuels.