状態空間モデルを使った広告効果の持続性

まずは、擬似データの作成から。


stanを使い、モデルを2つ試しました。

モデル1: 広告効果をベクトルで表現する
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transformed parameters {
alpha[i] = mu[i] + c1[i]*ad_flg[i];
}

model {
mu[i] ~ normal(mu[i-1], s_w);

c1[i] ~ normal(2*c1[i-1]-c1[i-2], s_c1);

y[i] ~ normal(alpha[i], s_v);
}
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mu: 水準
今日の水準 = 昨日の水準

c1: 広告効果
広告効果は滑らかであるという仮定から
今日の水準 - 昨日の水準 = 昨日の水準 - 一昨日の水準


モデル2: 広告効果の減衰をモデルに与える
log関数を使い、広告の減衰効果を表現しました。

時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装

• 作者: 真哉, 馬場
• 出版社/メーカー: プレアデス出版
• 発売日: 2018/02/14
• メディア: 単行本