我试图为某些变量创建adstock效应(adstock定义为前一次观察值+前一次观察值*adstock rate)。
浏览 3提问于2017-07-03得票数 0
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我对R很陌生，并且尝试在数据上建立回归，并将类似Adstock的衰变合并到该数据中。adstock_Nx_calc <- function(media){ adstock <- rep(0,length) adstock[i] <- media[i] +
浏览 3提问于2014-03-03得票数 0
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这里是这个问题的延续： } }
group_bycombos<-expand.grid(adstock_rate,lag_number,diminishing_rate)
colnames(c
浏览 1提问于2018-05-09得票数 1
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这是这个函数的第一个版本， ''' data - > The dataframe that is being used to create Adstock variablesadstock_rate -> The rate at of the ads
浏览 2提问于2018-11-20得票数 0
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我正在研究营销组合建模，我正在关注这篇文章 https://analyticsartist.wordpress.com/2014/01/31/adstock-rate-deriving-with-analytical-methods/ 本文将adstock函数定义如下： adstock <- function(x, rate=0){
return(as.numeric(filter(x=x, filter=rate, methodmodel1 <- nls
浏览 6提问于2019-03-20得票数 1
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<- function(x, df, adstock_rate = .5){ mutate(x = if_else(row_number() == 1, x, x * adstock_rateProblem while computing `x = if_else(row_number() == 1, x, x * adstock_rate)`.x * adstock_rate)) :
!<- function
浏览 7提问于2022-08-19得票数 0
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set.seed(107)
library(rgenoud)
learn_rates <- rep(adstock_rate, max_memory+1) ^ c(0:max_memory) adstock_memory <- xx[2]
df.temp &
浏览 2提问于2017-02-08得票数 0
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<- matrix(NA, ncol = 3, nrow = T) adstock[1,i] <- (1-lambda[i]) * log(mediaspend[1,i]) adstock[j,i] <- lambda[i] * adstock[j-1,i] + (1-lambda[i]) * log(mediaspend[<- list()
adstock_temp <- matrix(NA, nrow = T, n
浏览 3提问于2022-01-22得票数 0
我的工作是一个市场组合模型与横截面数据，并试图适应一个功能，将应用AdStock/衰变转换为每个单元分别。
if (i =[i] = adstock_rate * dt1$var[i] + (1 - adstock_rate) * dt1$adsto
浏览 0提问于2019-01-29得票数 1
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import numpy as np adstock = np.zeros(len(grps))adstock[0] = grps[0] adstock[i] = grps[i] + rate * adstock[i - 1]也就是说，对于每一个创意，我需要的转变只影
浏览 1提问于2022-09-29得票数 1
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我想生成以下数据在这里，我根据列"col_lag“和参与系数0.9计算"adstock”，如下所示：windowSpec = Window.partitionBy("id").orderBy("dt")
if ('adstock' not in df.columns):
df =df.withColumn("adstock&qu
浏览 0提问于2022-09-20得票数 1
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加速放火器张量手术
、、、
有关张量的类型，请参见下图： x_decayed = torch.zeros_likelen(x_decayed)): if i
浏览 5提问于2022-08-17得票数 -1
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rnorm(100, 3000,654)x4 = rnorm(100, 200000,589)}
+ b1 * adstock(x1, r1)
浏览 17提问于2020-12-01得票数 0
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cols=[col1,col2,col3] adstocked_advertising = []adstocked_advertising.append(df[variablename][i]) adstocked_advertising.append(df[variablename][i] + adstock_rate* adstocked_advertising[i-1])
outname=va
浏览 19提问于2019-04-24得票数 0
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我已经使用以下代码来计算它：adstock <- function(inp_x, rate=0){}
rate_TV = nls((Total_Traffic)~b0+b1*adstock(TV_GRP,
浏览 1提问于2018-10-04得票数 1
我的数据有一个名为type的列，它只有整数1、2和3，用于确定应该使用logregs中的哪个回归模型，还有一个名为adstock的列，它是回归模型中使用的唯一自变量。我正在尝试做一些类似这样的事情：示例数据帧：
structure(list(type = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), adstock
浏览 9提问于2020-05-22得票数 0
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我有一个查询，它通过连接两个表返回以下内容：| Type | Price || Music | 19.99 || Music | 21.55 || Toy | 3.99
浏览 3提问于2011-12-28得票数 0
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我正在处理adstock模型，并试图在公式adstock_t=ad_t+ alpha *adstock_t-1中找到最佳的alpha。我在R中找到了以下相关代码来解决这个问题：
在这里，为了建模，这个人使用了nls函数，我有几个问题:首先，看起来sales~b0+bi*adstock函数是一个线性函数，为什么我们这里使用非线性拟合模型
浏览 3提问于2018-03-20得票数 0
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从组数组读取
、、
Phones | 89.99 |我使用下面的代码显示了上面的数据：$group= array(); $group[$r->type] = $group[$r->Type] + $r->Price;foreach($<
浏览 1提问于2012-01-12得票数 0
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