adstock_geométrico

pymc_marketing.mmm.transformers.geometric_adstock(x, alpha=0.0, l_max=12, *, dim, normalize=False, mode=ConvMode.After)

Transformación adstock geométrica.

El Adstock con decaimiento geométrico asume que el efecto publicitario alcanza su punto máximo en el mismo período de tiempo que la exposición al anuncio. El efecto acumulativo de los medios es un promedio ponderado del gasto en medios en el período de tiempo actual (por ejemplo, semana) y en los l_max - 1 períodos anteriores (por ejemplo, semanas). l_max es la duración máxima del efecto de arrastre.

(Source code)

Parámetros:

xtensor

Tensor de entrada.

alpha : float, por defecto 0.0python:float, por defecto 0.0

Tasa de retención del efecto del anuncio. Debe estar entre 0 y 1.

l_max : int, por defecto 12python:int, por defecto 12

Duración máxima del efecto de arrastre.

normalizar : bool, por defecto Falsebool, por defecto python:False

Si se deben normalizar los pesos.

modo : ConvMode, opcionalConvMode, opcional

El modo de convolución determina cómo se aplica la convolución en los límites de la señal de entrada, denotada como «x.» El modo predeterminado es ConvMode.After.

• ConvMode.After: Aplica la convolución con el efecto «Adstock», resultando en un efecto de decaimiento en el tiempo.

• ConvMode.Before: Aplica la convolución con el efecto «Emoción», creando un efecto de anticipación.

  similar al factor wow.

• ConvMode.Overlap: Aplica la convolución con efectos de «Pull-Forward» y «Pull-Backward»,

  donde el efecto se superpone con los elementos precedentes y sucesivos.

Devoluciones:

tensor

Tensor transformado.

Referencias

[1]

Jin, Yuxue, et al. «Métodos bayesianos para la modelización de mezcla de medios con efectos de arrastre y forma.» (2017).