ব্রুকস, এস., গেলম্যান, এ., ইটারেটিভ সিমুলেশনের কনভারজেন্স পর্যবেক্ষণের জন্য সাধারণ পদ্ধতি , 1998।
Chen, A., Chan, D., Koehler, J., Wang, Y., Sun, Y., Jin, Y., Perry, M., Google, Inc. মিডিয়া মিক্স মডেলিং-এ অর্থপ্রদত্ত অনুসন্ধানের জন্য পক্ষপাত সংশোধন , 2018 .
ক্লার্ক, মাইকেল। Bayesian Basics: R এবং Stan এ প্রয়োগের সাথে একটি ধারণাগত ভূমিকা । মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়। (2015-09-11)।
গেলম্যান, এ., রুবিন, ডি., একাধিক সিকুয়েন্স ব্যবহার করে পুনরাবৃত্তিমূলক সিমুলেশন থেকে অনুমান , 1992।
হার্নান এমএ, রবিন্স জেএম (2020)। কার্যকারণ অনুমান: কি তাহলে . বোকা রেটন: চ্যাপম্যান এবং হল/সিআরসি।
Jin, Y., Wang, Y., Sun, Y., Chan, D., Koehler, J., Google Inc. ক্যারিওভার এবং শেপ ইফেক্টস 2017 এর সাথে মিডিয়া মিক্স মডেলিংয়ের জন্য বেয়েসিয়ান পদ্ধতি।
Ng, E., Wang, Z., & Dai, A. Bayesian Time Varying Coefficient Model with Applications to Marketing Mix Modeling , 2021।
পার্ল, জুডিয়া। কার্যকারণ। কেমব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস। (2009-09-14) ISBN 9781139643986 ।
স্প্লাইন (গণিত) , উইকিপিডিয়া।
Sun, Y., Wang, Y., Jin, Y., Chan, D., Koehler, J., Google Inc. Geo-level Bayesian Hierarchical Media Mix Modeling 2017।
Wang, Y., Jin, Y., Sun, Y., Chan, D., Koehler, J., Google Inc. ক্যাটাগরি ডেটা ব্যবহার করে মিডিয়া মিক্স মডেলগুলিকে উন্নত করার জন্য একটি শ্রেণিবিন্যাস বায়েসিয়ান পদ্ধতি , 2017৷
Zhang, Y., Wurm, M., Li, E., Wakim, A., Kelly, J., Price, B., Liu, Y., Google Inc. Bayesian Priors 2023 এর সাথে মিডিয়া মিক্স মডেল ক্যালিব্রেশন ।
Zhang, Y., Wurm, M., Wakim, A., Li, E., Liu, Y., Google Inc. Bayesian Hierarchical Media Mix Model Incorporating Reach and Frequency Data 2023।
তথ্যসূত্র
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2024-10-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2024-10-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],["The documents cover Bayesian methods and their application in media mix modeling (MMM). Key topics include: bias-variance tradeoff; convergence monitoring for iterative simulations; causal inference; Bayesian hierarchical modeling to improve MMM with category data, reach, frequency, carryover, and shape effects; bias correction for paid search in MMM; and calibration of MMM using Bayesian priors. Splines and TensorFlow Probability are also mentioned, with general bayesian concepts. The work was carried out by researchers in different academic institutions or at google.\n"],null,[]]