01/07/2025 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python パレートの法則についてわかりやすく解説 1. パレートの法則とは？ パレートの法則（Pareto Principle）は「全体の成果の80%が、全体を構成する要素の20%によってもたらされる」という経験則です。現代では、ビジネス領域の「選択と集中」やマーケティ […]
01/04/2025 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python 負の二項分布をわかりやすく解説 はじめに！ 負の二項分布は、ポアソン分布や二項分布よりも過分散を扱いやすい柔軟なモデルとして知られています。 実験・観測データにしばしば見られる「期待値以上の分散」をうまく捉えることができ、免疫学や微生物学などの生物学的 […]
01/01/2025 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python ベイズ因子とは？──定義と直感的解釈 ベイズ因子 (Bayes Factor) は、2つの仮説 ${H_1, H_2}$ の相対的な支持度を評価するための指標です。 とくに「帰無仮説 (null hypothesis) vs. 対立仮説 (alternat […]
12/26/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest Python 【完全版】MMMを課題設定から考える｜Google Meridian Media Mix Model｜MMM MMM は、過去の広告支出や売上データを用いて、各マーケティング施策が売上（KPI）にどの程度貢献したかを定量的に分析する手法です。これにより、予算配分の最適化や将来のマーケティン […]
12/10/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest ベイズ 階層ベイズをわかりやすく解説｜Google Meridianを例に 階層ベイズモデルとは？ 階層ベイズモデルは、データの複雑な構造を扱うための統計手法です。特に、異なるレベルでデータが相互に関連している場合、その特性を効果的に捉えることができます。このモデルは、データのばらつきや不確実性 […]
12/07/2024 / 最終更新日時 : 01/07/2025 bluest マーケティング パス解析をわかりやすく解説：因果推論からMMMまで パス解析とは？ パス解析は、複数の変数間の因果関係を明らかにするための統計的手法です。 特に、構造方程式モデリング（SEM）の一種であり、観測変数のみを用いて因果関係を推定することができます。 これにより、単なる相関分析 […]
