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2021年12月 3日 (金)

デリシュレーNBDモデル:カテゴリー内の自社ブランド購入確率(ディリクレNBDモデル)の計算をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP!(林先生の森岡毅さんインタビュー見て数学マーケティングというのに興味持って確率思考の戦略論を買って読んだので 

さて、今まではNBDモデルを計算していた。

購入回数の確率を求めるNBDモデル(負の二項分布)の計算をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP!(林先生の森岡毅さんインタビュー見て数学マーケティングというのに興味持って確率思考の戦略論を買って読んだので) 

購入回数の確率を求めるNBDモデル(負の二項分布)の確率分布を与えるパラメータKの計算をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP!(林先生の森岡毅さんインタビュー見て数学マーケティングというのに興味持って確率思考の戦略論を買って読んだので 

今回はカテゴリー内の自社ブランド購入確率を与えるというデリシュレーNBDモデル、、、って普通はディリクレですよね。P&Gではデリシュレーと発音していたのだろうか。
Nbdmodeld01

それはそれとしてリンクはこちら:

デリシュレーNBDモデル:カテゴリー内の自社ブランド購入確率 

画面:

Nbdmodeld02

説明:

 

数学マーケティングに用いられる、カテゴリー内の自社ブランド購入確率を表すディリシュレーNBDモデル(一般にはディリクレ)を計算します。
参考文献:「確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力」(森岡毅、今西聖貴)
入力パラメータ:
計算するカテゴリーの購入回数最大値Rmax
自社ブランドのシェア
単位期間のカテゴリーの平均購入回数M
単位期間の何倍かT
NBDのKパラメータ
デリシュレーSパラメータ
これで参考文献の表10-10が計算できます。

参考文献:「確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力」(森岡毅、今西聖貴)

20211123-191449

林先生の初耳学の森岡毅さんインタビュー:

 

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