羅生門効果：マーケティングモデルを蝕む本質的な「曖昧さ」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

2022/01/25 11 users MMM データサイエンティスト 予測 実証分析 渋谷駅前

前回の記事でも触れましたが、ここ最近いわゆる需要予測系のマーケティングモデル（特にMedia Mix Modeling: MMM）を手掛けることが増えています。 この手の統計モデルは経済学で言うところの「実証分析」に当たると思われ、一般には「予測」よりも「説明」に用いられることが多いです。より具体的に言えば、回帰モデル... 続きを読む

使える統計モデル10選（後編） | AIdrops

2020/04/20 6 users 生成モデル コンピュータシミュレーション 焦点 前回 前編

使える統計モデル10選（後編） 前回の記事では、使える統計モデル10選の前編として、主に回帰モデルに焦点を絞って紹介しました。 今回はその後編に当たる生成モデル編です。生成モデル（generative model）は、端的に言うと、コンピュータシミュレーションによりデータを人工的に作ることができるモデルです。データが... 続きを読む

トレンド・季節調整付き時系列データの回帰モデルを交差検証してみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

2017/07/30 26 users 六本木 データサイエンティスト 交差 ベイジアン Series

2017 - 07 - 30 トレンド・季節調整付き時系列データの回帰モデルを交差検証してみる 統計学 時系列分析 R BUGS/Stan MCMC これは実は既に元ネタのあるテーマです。 Cross-validation for time series | Rob J Hyndman 個人的にはトレンド・季節調整付き時系列データの回帰モデルをやる場合はほぼ例外なく ベイジアン モデリング で回す... 続きを読む