[MMM] causal impact の評価 その4 周期性の設定 [時系列解析 / 需要予測]
CausalImpactで季節変動(周期変動)を入れるにはどうすれば良いか?
RとPythonでは若干書き方異なるのですが、
impact <- CausalImpact(dat_ci, pre.period, post.period, model.args=list(nseasons=7))
model.args=list(nseasons=7)
↑
この部分が周期性を入れるパラメータとなります。
日データの場合、曜日効果を消すために7を設定します。
〜 過去の実験 〜
[MMM] causal impact の評価 その1
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2023-04-24
[MMM] causal impact の評価 その2
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2023-04-25
[MMM] causal impact の評価 その3
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2023-05-09
RとPythonでは若干書き方異なるのですが、
impact <- CausalImpact(dat_ci, pre.period, post.period, model.args=list(nseasons=7))
model.args=list(nseasons=7)
↑
この部分が周期性を入れるパラメータとなります。
日データの場合、曜日効果を消すために7を設定します。
〜 過去の実験 〜
[MMM] causal impact の評価 その1
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2023-04-24
[MMM] causal impact の評価 その2
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2023-04-25
[MMM] causal impact の評価 その3
https://skellington.blog.ss-blog.jp/2023-05-09