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Estimandos y estimaciones causales
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En esta sección, se describe cómo Meridian define las principales variables que se desean estimar, incluidos el resultado incremental, el ROI, el ROI marginal y las curvas de respuesta. Estas cantidades se definen con resultados potenciales y datos contrafácticos, que son el lenguaje de la inferencia causal.
Con definiciones claras de los estimandos, puedes revisar las suposiciones que se requieren para que el MMM proporcione una inferencia válida. Esas suposiciones ayudan a garantizar que el modelo realmente pueda estimar tales cantidades. Si no se cumplen las suposiciones, las estimaciones pueden estar muy sesgadas.
Te recomendamos que definas claramente las variables causales que se desean estimar y las suposiciones requeridas para cualquier metodología de MMM. Si esto no se hace, es probable que los resultados del modelo se malinterpreten. Aún más importante, ignorar las suposiciones requeridas puede hacer que el análisis carezca prácticamente de sentido debido a un sesgo subyacente grave.
Las definiciones de la siguiente sección no dependen de ningún aspecto de las especificaciones del modelo Meridian. Las mismas definiciones se pueden aplicar a cualquier MMM.
Definir la variable causal que se desea estimar es fundamental para cualquier análisis de MMM, de modo que los resultados sean interpretables y para poder determinar si un modelo en particular es adecuado para el análisis y bajo qué suposiciones.
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Última actualización: 2025-08-04 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2025-08-04 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis section outlines how to define primary estimands of interest in Marketing Mix Modeling (MMM), such as incremental outcome, ROI, marginal ROI, and response curves, using the framework of potential outcomes and counterfactuals.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eClear estimand definitions enable the evaluation of assumptions necessary for valid inference in MMM, ensuring accurate estimations and avoiding biases.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDefining causal estimands and assumptions is crucial for any MMM methodology to ensure interpretable results and prevent misinterpretations or biased analysis.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThese estimand definitions are universally applicable to any MMM, regardless of the specific model used, emphasizing the importance of defining them for interpretability and model appropriateness assessment.\u003c/p\u003e\n"]]],["Meridian defines primary estimands like incremental outcome, ROI, marginal ROI, and response curves using potential outcomes and counterfactuals. Defining these estimands and the assumptions needed for valid inference is crucial for any Marketing Mix Model (MMM). Failure to meet these assumptions can severely bias estimates, making the analysis unreliable. These definitions are applicable to any MMM, aiding in result interpretation and assessing model appropriateness.\n"],null,["# Causal estimands and estimation\n\nThis section describes how Meridian defines the primary estimands of\ninterest, including incremental outcome, ROI, marginal ROI, and response\ncurves. These quantities are defined using potential outcomes and\ncounterfactuals, which are the language of causal inference.\n\nWith clear estimand definitions in place, you can review the assumptions\nrequired for the MMM to provide valid inference. These assumptions help ensure\nthat the model is actually able to estimate these quantities. If assumptions are\nnot met, then estimates can be severely biased.\n\nWe recommend that you clearly define causal estimands and required assumptions\nfor any MMM methodology. If this is not done, then the model results are likely\nto be misinterpreted. Even more impactful, ignoring the required assumptions can\nrender the analysis practically nonsensical due to severe underlying bias.\n\nThe definitions in the following section don't rely on any aspects of the\nMeridian model specification. The same definitions can apply to any MMM.\nDefining the causal estimand is crucial for any MMM analysis so that the results\nare interpretable, and to help determine whether a particular model is\nappropriate for the analysis and under what assumptions."]]
