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客户购买行为的双变量多层贝叶斯预测模型研究
被引量：
3
1
作者
王海伟
谢禹
王雅林
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期949-954,共6页
现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征.单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性.双变量多层贝叶斯模型假设客户购买间隔和金额...
现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征.单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性.双变量多层贝叶斯模型假设客户购买间隔和金额服从联合对数正态分布,借助"正态—Wishart"共轭先验分布族对后验近似标准分布进行推导,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法中的吉布斯抽样和梅托普利斯—海斯丁算法估计参数.模型不仅满足变量相关性特点,提高了客户购买行为预测的准确性,正态性假设还能对客户购买行为的波动性进行预测.对一高分子企业进行实证研究,并进一步针对模拟次数和统计变量数量进行参数优化,结果证明其适用性与准确性都优于传统预测方法.
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关键词
多层贝叶斯模型
双变量对数正态分布
马尔科夫链蒙特卡洛模拟
客户购买行为
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职称材料
题名
客户购买行为的双变量多层贝叶斯预测模型研究
被引量：
3
1
作者
王海伟
谢禹
王雅林
机构
哈尔滨工业大学管理学院
黑龙江省财政科学研究所
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期949-954,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(7050100)
文摘
现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征.单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性.双变量多层贝叶斯模型假设客户购买间隔和金额服从联合对数正态分布,借助"正态—Wishart"共轭先验分布族对后验近似标准分布进行推导,利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法中的吉布斯抽样和梅托普利斯—海斯丁算法估计参数.模型不仅满足变量相关性特点,提高了客户购买行为预测的准确性,正态性假设还能对客户购买行为的波动性进行预测.对一高分子企业进行实证研究,并进一步针对模拟次数和统计变量数量进行参数优化,结果证明其适用性与准确性都优于传统预测方法.
关键词
多层贝叶斯模型
双变量对数正态分布
马尔科夫链蒙特卡洛模拟
客户购买行为
Keywords
bivariate Bayesian hierarchical approach
bivariate logarithmic normal distribution
Markov.chain Monte Carlo simulation
customers buying behavior
分类号
F204 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
客户购买行为的双变量多层贝叶斯预测模型研究
王海伟
谢禹
王雅林
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
3
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