問題タブ [bambi]

以下のようなデータセットがあります (最初の 5 行が表示されています)。CPA は、さまざまな広告フライトでの実験 (処理) から観察された結果です。フライトはキャンペーンで階層的にグループ化されます。

次のようなモデルに適合します。

私の知る限り、このモデルは単純に次のように述べています。

• 治療用スロープをご用意しております
• グローバルインターセプトがあります
• キャンペーンごとにインターセプトもあります

そのため、そのような変数ごとに1 つの 事後分布が得られます。

ただし、以下の結果を見ると、次の変数の事後分布も得られます1|campaign_uid_offset。それは何を表していますか？

モデルとプロットを適合させるためのコード:

pymc3 と bambi ソフトウェアを使用してベイジアン分析を実行しようとしています。

私のデータ形状は 136x5 で、上位 5 行は次のとおりです。

ここで、OUTVAR はターゲット変数で、その他は予測変数です。

次の Python3 コードを使用しました。

そして、次の出力を得ました：

この値の表からどのように分析し、どのような推論を行うことができますか?

編集：具体的にはmean、各変数の係数値を示しているかどうかを確認したい。ただし、通常の線形回帰では、結果変数の係数はありませんが、ここではリストされています。effective_nまた、各変数の値の意味がわかりません。ご協力いただきありがとうございます。