🔥 Bayesian MMM vs Frequentist — почему bayesian побеждает

🔥 Bayesian MMM vs Frequentist — почему bayesian побеждает

Ребят, детали для тех, кто уже в теме.

Frequentist (классическая регрессия):
🔸 Просто, работает быстро
🔸 Даёт точечные оценки
🔸 Плохо работает при мультиколлинеарности каналов
🔸 Не учитывает неопределённость

Bayesian:
🔸 Даёт распределения, не точечные оценки
🔸 Работает с малыми данными
🔸 Учитывает priors — экспертное знание
🔸 Устойчив к мультиколлинеарности
🔸 Медленнее считает

Мой выбор — bayesian через PyMC. Meta Robyn — тоже bayesian компонент внутри.

Причина: в маркетинге всегда есть неопределённость. Frequentist врёт с уверенностью, bayesian даёт «канал X даёт вклад 15-25% с 90% вероятностью». Второе честнее.

#Диджиталогия
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
Антон Хоменок про атрибуцию и MMM 🧮