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Kausale Schätzgrößen und Schätzung
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Hier wird beschrieben, wie Meridian die wichtigsten Schätzgrößen definiert, darunter inkrementelles Ergebnis, ROI, Grenz-ROI und Reaktionskurven. Diese Größen werden anhand potenzieller Ergebnisse und kontrafaktischer Größen definiert, also den Begriffen der kausalen Inferenz.
Wenn die Schätzgrößen eindeutig definiert sind, können Sie die Annahmen prüfen, die für eine gültige Inferenz mit dem MMM erforderlich sind. Diese Annahmen tragen dazu bei, dass das Modell diese Werte auch wirklich schätzen kann. Werden die Annahmen nicht erfüllt, können die Schätzungen stark verzerrt sein.
Wir empfehlen, dass Sie die kausalen Schätzgrößen und die erforderlichen Annahmen für jede MMM-Methodik klar definieren. Andernfalls werden die Modellergebnisse wahrscheinlich falsch interpretiert. Noch schwerwiegender ist, dass die Analyse aufgrund des zugrunde liegenden starken Bias praktisch keinen Sinn mehr ergibt, wenn die erforderlichen Annahmen ignoriert werden.
Die Definitionen im folgenden Abschnitt beruhen nicht auf Aspekten der Meridian-Modellspezifikation. Diese Definitionen können auf alle MMMs angewendet werden.
Die Definition der kausalen Schätzgröße ist für jede MMM-Analyse von entscheidender Bedeutung, damit die Ergebnisse interpretierbar sind und um festzustellen, ob ein bestimmtes Modell für die Analyse geeignet ist und unter welchen Annahmen.
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Zuletzt aktualisiert: 2025-08-04 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 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."]]
