統計学タグで同率11位（39冊中）。Zenn・Qiitaなどの1記事で紹介（時点）。
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記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 負の二項分布でストリーミング広告のリーチを予測してみた - 書籍の理論が通用しなかった原因とその解決 企業テックブログ · TVer ·
TVerの広告データ分析で、この本が紹介する負の二項分布によるリーチカーブ予測を適用した。少ないデータ点から全体を推定する理論に感動したが、実データではMAPEが対数変換モデルに劣った。原因は広告の同日複数impressionが独立でないことで、パラメータkを加えて改善できたという。前提条件の検証が不可欠だと述べている。
この本について
数理モデルを使ってビジネス課題を解決するための3ステップフレームワークを扱う。広告接触のリーチ予測では、ユーザーごとの接触回数をPoisson分布、接触率の個人差をGamma分布で表し、その混合から負の二項分布によるリーチカーブを導く。少ないデータ点からモデルのパラメータを推定し、全体のリーチカーブを予測する方法を学べる。
紹介記事と書誌情報をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。