R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模
介绍 在这篇文章中,我们看看什么是渠道归因,以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来。我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念在理论上和实践上如何运作(使用R)。 什么是渠道归因? Google Analytics为归因建模提供了一套标准规则。根据Google的说法,“归因模型是决定销售和转化功劳如何分配给转化路径中的接触点的规则或一组规则。例...

R语言马尔可夫体制转换模型Markov regime switching
总览 本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看,这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。 基本案例 HMM的主要挑战是预测隐藏部分。我们如何识别“不可观察”的事物?HMM的想法是从可观察的事物来预测潜在的事物。 ...

R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测
摘要 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先,对模拟数据集进行详细建模。接下来,将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。 模拟实例 示例数据是一个模拟数据集,用于展示如何检测两种不同模式的存在:一种模式中的响应变量高度相关,另一种模式中的响应仅取决于外生变量x。自相关观测值的区间为1到100、151到...

使用R语言进行机制检测的隐马尔可夫模型HMM
在本文中,将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。 在概述了模拟数据的过程之后,将隐马尔可夫模型应用于美国股票数据,以确定基本机制。 市场体制 将隐马尔可夫模型应用于状态检测是棘手的,因为该问题实际上是无监督学习的一种形式。也就是说,没有“基础事实”或标记数据可在其上“训练”模型。是否有两个,三个,四个或更多个“真正的...

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。