これは単なる備忘録です。「論文とサンプルコード読みながら試しました」以外に何も内容のない記事ですのでご注意ください。特に個々の式の変数の説明については個人的な備忘録ゆえ大半を端折りますので、仮に興味を持たれた方は適宜論文の本文をご参照下さい。読んだ論文はこちら。 Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects – Google Research なお、この記事を書くに当たってid:ushi-goroshiさんのこちらのブログ記事シリーズを参考にさせていただきました。分かりやすくて大変助かりました、有難うございます。 それでは適当にやっていきます。 Ads carryover & shape effectsについて いわゆるMedia Mix Modeling (MMM)の肝は「広告が投下される
![Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9684f478bb114dbeccf40cfcf0ee26b3f8f31cf7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2FT%2FTJO%2F20180901%2F20180901165704.png)