並列タイトル等Statistical Data Fusion for Macro and Micro Data and its Application to Marketing Models
一般注記type:Working Paper
研究成果の概要 (和文) : 本研究では、競合店舗における購買が観測されない不完全データに対して、マクロデータとミクロデータを組み合わせる統計的データ融合手法を用いた購買間隔モデルを提案した。具体的には、購買間隔の和データを用いたガンマ比例ハザードモデルを提案し、統計的データ融合を用いてマクロ情報をミクロレベルのモデル内に組み込む方法を提案した。シミュレーション研究および実データ解析によって、既存モデルでは適切に母数を推定できないが、提案モデルでは適切に母数の推定ができることを示した。
研究成果の概要 (英文) : In this study, we proposed interpurchase-timing models using a statistical data fusion method that combines both macro-level and micro-level data for incomplete micro-level data in which purchase behaviors in competing stores are not observed. Besides, we proposed Gamma proportional hazard models using the summed data of purchase times and a method of incorporating macro-level information into a micro-level data model using the statistical data fusion. The simulation studies and empirical data analysis show that the existing models cannot estimate the parameters appropriately, but the proposed model can estimate the parameter appropriately.
一次資料へのリンクURLhttps://hosei.ecats-library.jp//da/repository/00024440/20_kaken_18H05689・19K20890seika.pdf
連携機関・データベース国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）