Żegnaj i powodzenia!

Modelowanie wyborów w marketingu w R

Elea McDonnell Feit

Assistant Professor of Marketing, Drexel University

Wybory przy budowaniu modeli

  • Które atrybuty uwzględnić
  • Traktowanie atrybutów numerycznych jako czynniki
  • Interakcje między atrybutami
  • Interakcje między atrybutami a cechami decydenta
  • Modele hierarchiczne
  • Korelacje między współczynnikami
Modelowanie wyborów w marketingu w R

Inne cechy modeli wyboru

  • Rozkłady losowych współczynników
  • Modele probitowe
  • Zagnieżdżony logit
  • Bayesowskie modele wyboru (pakiet bayesm lub Stan)
Modelowanie wyborów w marketingu w R

Wskazówki dotyczące budowania modeli

  • Zawsze zaczynaj od obliczenia liczby wyborów, aby podsumować dane
  • Buduj modele stopniowo – od prostych do złożonych
  • Jeśli szacowane parametry mają bardzo duże błędy standardowe, model jest prawdopodobnie zbyt złożony. Wróć do prostszego.
  • W modelach opisujących zachowania ludzkie heterogeniczność jest zazwyczaj wskazana
Modelowanie wyborów w marketingu w R

Dopasuj kilka modeli wyboru!

Modelowanie wyborów w marketingu w R

Preparing Video For Download...