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谤蝉迟补苍で个人のパラメーターを推定した话
- 2. 自己紹介 ?松村優哉 @y__mattu ?慶應義塾大学経済学部3年 ?星野崇宏研究会 ?興味：統計学、機械学習、マーケティング ?使用言語: SAS, Hive, Python, R ?R歴：１年 2
- 3. 宣伝 ? 『調査観察データの統計科学』 ? 星野崇宏 著 3
- 4. ? MCMCアルゴリズムとしてHMC、NUTSを使用 →収束しやすい ? ベースがC++ →計算が速い ? 詳しくは各種の発表資料を参照（TokyoR #50とか） ? RでStanを動かせる{rstan} Stanって何だっけ 4
- 5. ? 階層ベイズモデルを書いてパラメーター推定してみる ? 個人の購買履歴データと時系列データと属性データ Stanで何すんの？ ID 日時 メーカー 商品名 価格 CM SNS 年齢 性別 年収 1 2014/10/25 P&G パンテーン 720 15 300 35 男 1000万以上 1 2015/1/16 P&G パンテーン 619 20 240 35 男 1000万以上 1 2015/3/20 花王 メリット 510 34 500 35 男 1000万以上 2 : : : : : : 28 女 500-1000万 2 : : : : : : 28 女 500-1000万 3 : : : : : : 48 女 500-1000万 ： : : : : : : 48 女 500-1000万 メーカーの乗り換え →目的変数にして ロジスティック回帰 5
- 6. ?? ? ??? = 1 = ???(? ???) 1 + ???(? ???) ? ???= ?=0 ? ??? ????? + ?=1 ? ??? ???? + ? ??? ??? = ? ? ? ?? + ? ?? ; ? ??~??? ?, ?? ; ??~?? ?1, ? ? ??? = ? ? ? ?? + ??? ; ???~???(?, ??) ; ??~??(?2, ? ?) モデル式(?さんが?期にメーカー?を選ぶ確率) 6
- 7. モデル式 ? マーケティング変数?の番号? ①切片項１(? = 0) ②?期購買商品の価格 ? デジタル環境変数?の番号? ① ? ? 1期の「ブランド名」を含む投稿数 ② ? ? 1期のCM本数 ? 個人属性変数?の番号? ①年齢 ②性別 ③結婚ダミー ④世帯年収 7
- 10. Stanでデータを定義 10
- 11. Stanでデータを定義 11
- 13. Stanでモデル式を定義 13
- 14. {rstan}で推定 14
- 15. 待つこと20時間… 15
- 16. Rで結果の出力 mean se_mean sd X2.5 X25 X50 X97.5 n_eff Rhat EAP推定量 EAPの標準偏差 事後標準偏差 95%確信区間および四分位点 有効サンプルサイズ 収束判定指標 1.1or1.2以下 ならOK 16
- 17. Rで結果の出力（プロット） 17
- 18. 結局 18 でやりました。
- 19. Enjoy !! Enjoy !! 19 Enjoy !!