因果估计量和估计

本部分介绍了 Meridian 如何定义主要的被估量，包括增量效果、投资回报率、边际投资回报率和响应曲线。这些量使用潜在结果和反事实（因果推理领域的用语）进行定义。

有了明确的被估量定义，您就可以查看营销组合建模分析 (MMM) 提供有效推理所需的假设。这些假设有助于确保模型确实能够估计出这些量。如果不满足假设条件，估计结果可能会出现严重偏差。

我们建议您针对任何 MMM 方法明确定义因果被估量和必要假设。否则，模型结果很可能被误解。影响更大的是，如果忽略了必要假设，分析结果可能会因严重的潜在偏差而变得毫无意义。

下一部分中的定义并不依赖于 Meridian 模型规范的任何方面。同样的定义适用于任何 MMM。定义因果被估量对于任何 MMM 分析都至关重要，这样才能使结果具有可解释性，并有助于确定特定模型在何种假设下才适合进行分析。