Estimação e estimadores causais
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Nesta seção, descrevemos como o Meridian define as principais estimações de interesse, incluindo resultado incremental, ROI, ROI marginal e curvas de resposta. Essas quantidades são definidas usando resultados potenciais e contrafactuais, que são a linguagem da inferência causal.
Com definições de estimação claras, você pode analisar as proposições exigidas para que a MMM forneça uma inferência válida. Essas proposições ajudam a garantir que o modelo seja capaz de estimar as quantidades. A estimativas serão fortemente tendenciosas se as proposições não forem atendidas.
Recomendamos que você defina com clareza as estimações causais e as proposições necessárias para qualquer metodologia de MMM. Caso contrário, a interpretação dos resultados do modelo provavelmente será incorreta. Além disso, ignorar as proposições necessárias pode gerar um grande viès que torna a análise praticamente sem sentido.
As definições na seção a seguir não dependem de nenhum aspecto da especificação do modelo do Meridian, elas valem para qualquer MMM.
É essencial definir a estimação causal em qualquer análise de MMM para que os resultados sejam interpretáveis e para determinar se um modelo específico é adequado à análise e usando quais proposições.
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Última atualização 2025-01-25 UTC.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-01-25 UTC."],[[["This section outlines how to define primary estimands of interest in Marketing Mix Modeling (MMM), such as incremental outcome, ROI, marginal ROI, and response curves, using the framework of potential outcomes and counterfactuals."],["Clear estimand definitions enable the evaluation of assumptions necessary for valid inference in MMM, ensuring accurate estimations and avoiding biases."],["Defining causal estimands and assumptions is crucial for any MMM methodology to ensure interpretable results and prevent misinterpretations or biased analysis."],["These estimand definitions are universally applicable to any MMM, regardless of the specific model used, emphasizing the importance of defining them for interpretability and model appropriateness assessment."]]],["Meridian defines primary estimands like incremental outcome, ROI, marginal ROI, and response curves using potential outcomes and counterfactuals. Defining these estimands and the assumptions needed for valid inference is crucial for any Marketing Mix Model (MMM). Failure to meet these assumptions can severely bias estimates, making the analysis unreliable. These definitions are applicable to any MMM, aiding in result interpretation and assessing model appropriateness.\n"]]
