我從來沒有真正欣賞過拋硬幣或擊球平均的例子,因為很難將其轉化為業務問題。根據我的經驗,在媒體組合建模中使用貝葉斯方法與頻率主義者相比,使用貝葉斯方法的優勢在于,如果使用 OLS 對不同的媒體類型進行建模,則可能會獲得對媒體變量為負的 beta。想想媒體活動的負系數,這通常是沒有意義的。為什么在電視上觀看廣告與較低的購買量相關?因此,這就是貝葉斯方法的優勢有望變得明顯的時候。在MCMC采樣之前,我們可以將每個媒體變量的先驗設置為非負數,并相應地模擬模型的beta分布。