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 ################################################## 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); } ################################################## 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