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パレート/ nbdモデルを概念的に理解することは可能ですか？
パレート/ NBDモデルを使用して、顧客がいつ戻ってくるかを予測するBTYDパッケージを使用することを学んでいます。ただし、このモデルに関するすべての文献には数学が満載されており、このモデルの動作についての単純な/概念的な説明はないようです。非数学者のパレート/ NBDモデルを理解することは可能ですか？フェーダーのこの有名な論文を読んだ。パレート/ NBDモデルは、次のことを前提としています。 私。アクティブな場合、長さtの期間に顧客によって行われたトランザクションの数は、トランザクションレートλでポアソン分布されます。 ii。顧客間のトランザクションレートの不均一性は、形状パラメーターrとスケールパラメーターαのガンマ分布に従います。 iii。各顧客には、長さτの観察されない「寿命」があります。顧客が非アクティブになるこのポイントは、ドロップアウト率µで指数関数的に分布します。 iv）顧客全体のドロップアウト率の不均一性は、形状パラメーターsとスケールパラメーターβのガンマ分布に従います。 v。トランザクションレートλとドロップアウトレートµは、顧客ごとに独立して変化します。」 仮定（ii）、（iii）、および（iv）の理論的根拠（背後にある直感）がわかりません。なぜこれらのディストリビューションのみで、他のディストリビューションではないのですか？ また、BG / NBDモデルの仮定は次のとおりです。 i。）アクティブになっている間、顧客によって行われたトランザクションの数は、トランザクションレートλでポアソンプロセスに従います。これは、トランザクション間の時間がトランザクションレートλで指数関数的に分布していると仮定するのと同じです。 ii）λの不均一性はガンマ分布に従う iii）取引後、顧客は確率pで非アクティブになります。したがって、顧客が「ドロップアウト」するポイントは、pmfを使用した（シフトされた）幾何分布に従ってトランザクション全体に分散されます。 iv）ベータ分布に従うpの不均一性 仮定（ii）、（iii）、および（iv）の（直観的な）合理性もまったく明らかではありません。 どんな助けにも感謝します。ありがとう。