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python-3.x - 変量効果を伴う多水準回帰における変数の解釈

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？

ここに画像の説明を入力

モデルとプロットを適合させるためのコード:


12345678910