【レビュー】ベイズモデリングによるマーケティング分析

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第Ⅰ部　ベイズ統計理論
　第1章　ベイズ統計とは
　　1.1　ベイズ統計学の系譜
　　1.2　ベイズの定理
　　1.3　統計モデルとベイズ推測
　　1.4　ベイズ推測の構造と特徴
　　1.5　決定理論とベイズ推論
　第2章　単純なベイズモデル
　　2.1　１変量正規分布のベイズ推測
　　2.2　多変量正規分布のベイズ推測
　第3章　線形回帰モデルのベイズ推測
　　3.1　線形回帰モデル
　　3.2　多変量回帰モデル
　第4章　階層回帰モデル
　　4.1　階層ベイズモデル
　　4.2　階層モデルの事後分布
　第5章　事後分布の評価
　　5.1　事後分布評価法の分類
　　5.2　モンテカルロ法による積分評価—非繰返しモンテカルロ法
　　5.3　繰返しモンテカルロ法：マルコフチェーンモンテカルロ
　　5.4　様々な統計モデルのMCMC評価
　　5.5　MCMCの収束判定法
　　5.6　確率分布からの乱数発生法
　　5.7　ベイズモデリングのソフトウェア
　第6章　モデル選択
　　6.1　モデルに対する事後確率と事後オッズ
　　6.2　周辺尤度の解釈
　　6.3　MCMCを用いた周辺尤度の計算
　　6.4　周辺尤度の解析的近似とベイズ情報量規準
第Ⅱ部　マーケティングモデルのベイズ推測
　第7章　マーケティングとベイズ推測
　　7.1　マーケティングの現代的課題
　　7.2　マーケティングとベイズ統計
　　7.3　階層ベイズモデルの役割
　第8章　消費者行動のマーケティングモデル
　　8.1　効用関数と消費者行動のモデル
　　8.2　尤度関数とパラメータ推定
　　8.3　モデルの拡張
　　8.4　ブランド選択モデルの特徴と性質
　　8.5　データ拡大とベイズプロビットモデル
　　8.6　多項プロビットモデルのデータ拡大
　　8.7　ベイズロジットモデル
　第9章　消費者異質性と階層ベイズモデリング
　　9.1　階層ベイズ・ブランド選択モデルの構造
　　9.2　階層ベイズ多項プロビットモデル
　　9.3　階層ベイズ多項ロジットモデル
　　9.4　階層ベイズモデルの意味と役割
　第10章　分析事例
　　10.1　参照価格の消費者パネル別特定化と価格戦略
　　10.2　広告シングルソースデータを用いた広告効果測定
　　10.3　価格閾値の推定と価格カスタマイゼーション戦略
参考文献
索　引

　・二項ブランド選択モデル[2024-04-29に投稿]