因果推論和貝葉斯模擬
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提出因果推論觀點相當簡單明瞭
極具吸引力行銷組合模式分析估算出的因果關係的所有數量,投資報酬率
回應曲線,以及與行銷支出有關的最佳預算分析
影響 KPI,思考如果行銷支出
有些人也不一樣。而 Meridian 的設計觀點
但要使用因果推論方法
子午線是迴歸模型行銷效果可說是
導致估計值與做出的假設
(例如因果關係 DAG)?雖然這些假設不一定每次
我們會清楚公開每位廣告客戶的假設
雖然系統不一定會使用貝氏模型來進行因果推論
梅里迪亞採用貝葉斯做法,因為它提供以下功能
優點:
- 依先前貝葉斯模型分佈情況,提供直觀的方法
依照先前的知識和
所選的正則化強度行銷組合模式分析中必須定期進行
變數數量偏大,相關性通常較高,
媒體效果 (含 adstock 並降低報酬率) 相當複雜,
- 梅里達提供重新參數化模型的選項
,您可以先使用任何自訂投資報酬率,不限和所有
實驗結果等可用的知識可用於設定先驗知識
對你相信的力量進行正規化
沒有問題。
- 媒體變數轉換 (adstock 和減損報酬) 為
非線性,因此無法以下列方式預估這些轉換的參數:
線性混合模型梅里迪安採用最先進的技術
MCMC 取樣
技巧
才能解決這個問題
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上次更新時間:2024-09-05 (世界標準時間)。
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