Cómo establecer el parámetro max_lag
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El modelo Meridian permite que los medios en el momento \(t\) afecten el KPI en los momentos \(t, t + 1, \dots , t + L\) , en los que el número entero \(L\) es un hiperparámetro establecido por el usuario con max_lag de ModelSpec. Los medios pueden tener un efecto duradero más allá de max_lag. Sin embargo, el efecto rezagado de los medios converge hacia cero debido a la suposición del modelo de decaimiento geométrico.
En la práctica, max_lag se utiliza para truncar el tiempo que dura el efecto de los medios, ya que ofrece beneficios como una mejor convergencia del modelo, tiempos de ejecución razonables del modelo y una maximización del uso de datos (reducción de la varianza). Mantener el max_lag en el rango de 2 a 10 genera un buen equilibrio entre estas ventajas y desventajas.
Un mayor max_lag no siempre significa que las estimaciones del ROI también aumentarán. Uno de los motivos es que, si los medios en el momento \(t\)pueden afectar el KPI en el momento \(t+L\), esto puede eliminar el efecto del medios en los momentos \(t+1, \dots , t+L\) sobre el KPI en el momento \(t+L\).
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Última actualización: 2024-12-23 (UTC)
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2024-12-23 (UTC)"],[[["The Meridian model assumes media impact on KPIs can extend over a period, defined by `max_lag`, with the effect diminishing over time due to geometric decay."],["While media impact can theoretically last longer than `max_lag`, it's truncated for practical reasons like model convergence, runtime, and data utilization."],["A `max_lag` value between 2 and 10 generally provides an optimal balance between model performance and efficiency."],["Increasing `max_lag` might not result in higher ROI estimates, as it can redistribute the attributed impact across different media exposures over time."]]],[]]
