Rejoignez la nouvelle communauté
Discord pour discuter en temps réel, obtenir l'aide de vos pairs et communiquer directement avec l'équipe Meridian.
Estimations et estimands causaux
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Cette section explique comment Meridian définit les principaux estimands dignes d'intérêt, dont le résultat incrémental, le ROI, le ROI marginal et les courbes de réponse. Ces quantités sont définies à l'aide de résultats potentiels et de contrefactuels, des notions qui appartiennent à l'inférence causale.
Une fois les estimands clairement définis, vous pouvez examiner les hypothèses requises pour que la MMM fournisse une inférence valide. Grâce à ces hypothèses, vous pourrez vous assurer que le modèle est réellement capable d'estimer ces quantités. Si les hypothèses ne sont pas respectées, les estimations peuvent être fortement biaisées.
Nous vous recommandons de définir clairement les estimands causaux et les hypothèses requises pour toute méthodologie de MMM. Si vous ne le faites pas, les résultats du modèle sont susceptibles d'être mal interprétés. Pire encore, ignorer les hypothèses requises peut rendre l'analyse pratiquement absurde en raison d'un biais sous-jacent important.
Les définitions de la section suivante ne reposent sur aucun aspect de la spécification du modèle Meridian. Les mêmes définitions peuvent s'appliquer à n'importe quelle MMM.
Il est essentiel de définir l'estimand causal pour toute analyse de la MMM. Les résultats seront ainsi interprétables, et vous pourrez déterminer si un modèle particulier est approprié pour l'analyse et selon quelles hypothèses.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/08/04 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 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."]]
