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Nerlove-Arrow の広告−販売モデル
モデルNerlove と Arrow（読み方はネルロフとアロウでいいのかな？）が提案したらしい広告に対する市場の販売のモデルというのがあり、これは以下の通り教科書に出てくる「一階線形常微分方程式」そのものの形をしている。A(t)が時刻...
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RGoogleAnalytics の使い方（Version 0.1.1）
R から APIで Googleアナリティクスのデータを引っ張ってくるパッケージ、RGoogleAnalytics を使えるようにするまでのメモです。パッケージのインストールはinstall.packages("RGoogleAnalytics")でいけます。まずは...
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変化点のあるポアソン過程のパラメータの最尤推定
尤度関数変化点のあるポアソン分布のパラメータの最尤推定 - 廿TTでは、生起したイベントの個数に着目しましたが、生起の間隔に着目してモデル化することもできます。とすると、変化点のない強度（intensity）λの定常ポアソン過程では、点と点の間隔は指数分布に従うので、対数尤度を、と書くことができます。最尤推定量...
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（R + Google アナリティクス）2014年人気だった記事の集客力はどのくらい目減りしたか
前置きコンテンツをつくるのはお金や手間がかかるので、ひとつひとつの記事が集客力を維持してくれるとうれしい。そこで2014年のセッション数トップ10の記事が、2015年にはどのくらいセッション数があったか集計してみる。集計には RGA パッケージを使う。RGA の紹介は、Rを使ったGoogle Analyticsデータの解析にはRGAパッケージがお手軽 - Qiitaなどを参照されたい。R...
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Google スプレッドシートで箱ひげ図
概要Google スプレッドシートで箱ひげ図を作る方法を紹介します。サンプルはこちら 箱ひげ図（2010・セ・リーグ） - Google スプレッドシートだれでもコピーして使い回しできると思います。箱ひげ図のなんたるかについては、施策の効果をみんなで納得して前に進むための「箱ひげ図」 - クックパッド開発者ブログ統計WEB | 統計Tips | Excel...
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ggplot2 で Google アナリティクスデータの人口ピラミッド
下表のデータを人口ピラミッドの形で描いてみる。（もうちょっときれいに描ける人いそう。ご意見求む。） usergender userage bracket users female 18-24 628 female 25-34 1001 female 35-44 416 female 45-54 174 female 55-64 85 female 65+ 40 male 18-24 2717...
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twitteR でかんたんレピュテーション・マネジメント（評判分析）
レピュテーション・マネジメントとはtwitteRが使えるようになった（twitteR を使えるようにするためのメモ（version 1.1.9） -...
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（R + Google アナリティクス）ランディングページの集客力推移のヒートマップ
多くの訪問を集める主要ページにはこういう施策、テールの部分を支える裾野ページにはこういう施策、といった具合に、ランディングページを層別にして対策を立てる場合を考えます。このとき、訪問（セッション）数全体の推移を見ただけでは、どの層がどう変化したか掴みきれず物足りないかもしれません。そこで、下図のようなクロス集計表を作りました。横軸が直近三ヶ月のセッション数、縦軸がその前の三ヶ月のセッション数です。例...
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［searchConsoleR］要対策キーワードをあぶり出す回帰分析
辻正浩氏によると、ある程度以上の表示回数があり、かつ、ある程度以上の掲載順位があるが、クリック数がある程度以上になっていないキーワードを抽出するだけで、タイトル要素に何か問題があるのかもしれないとか、検索されている意図と実際のサイトが合っていないのかもしれないとか、すぐにわかります。［対談］SEO 辻正浩氏×アクセス解析 小川卓氏：検索キーワードが見えない時代のSEOとは？ |...
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状態空間モデルで自然検索トラフィックの成長を予測する
場面設定コンテンツを増やせばそれだけ自然検索にヒットするページが増え、ウェブサイトのトラフィックは増加します。向こう一年間これだけ記事を書くぞ、というのが決まっていたとして、その計画から自然検索経由の訪問（セッション）数を予測できるでしょうか。RGA パッケージでデータ抽出RGA パッケージを使って...
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（R + Google アナリティクス）継続率を計算してみる
継続率にはいろんな定義がありえる。ここで計算するのは「ある日に初回訪問したユーザーのうち、x日以内に再訪問したユーザーの割合」のこと。Googleアナリティクスのディメンション、sessionCount で訪問の回数がわかる。daysSinceLastSession で前回訪問日がわかる。これから sessionCount = 2 のユーザーを取り出して、daysSinceLastSession...
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Google アナリティクスデータの変化を検知するための CUSUM 管理図
問題例えばソーシャルメディアで炎上してたりしたらサイトの訪問（セッション）数は伸びるだろう。セッション数を定点観測していればなんらかの異常があったときにすぐに対処できる……はずだ。Googleアナリティクスオタクの私が、毎日見ているたった1つのレポートの、本当の見方を教えよう［第60回］ | Googleアナリティクスとは／衣袋教授のGoogleアナリティクス入門講座 |...
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貸借対照表のグラフ
特に理由はないけれど、コロプラの貸借対照表を図示してみた。貸借対照表 | 業績・財務 | IR情報 | 株式会社コロプラlibrary(readxl) dat_row <-read_excel("~/Downloads/colopl_financialdata_201512.xlsx",9,skip=1) tmp <-dat_row[,-c(1,3:4)]...
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多項分布のパラメータ推定：モンテカルロ EM アルゴリズムの例題
序『R によるモンテカルロ法入門』p.177 の例題をやります. 『R によるモンテカルロ法入門』は書き方に省略が多くて意味がわからないところがけっこうあるので『計算統計学の方法』pp.82-pp.88 もあわせて参照しています.Rによるモンテカルロ法入門作者: C.P.ロバート,G.カセーラ,石田基広,石田和枝出版社/メーカー:丸善出版発売日: 2012/08/23メディア:ムック購入: 1人...
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阿部（2004）RF指標から生存確率を求める
はじめに阿部誠（2004）の手法をシミュレーションで再現してみます. http://merc.e.u-tokyo.ac.jp/mmrc/dp/pdf/MMRC16_2004.pdf顧客関係管理（CRM）の現場では、RFM 分析という手法が広く使われているそうです. 顧客の購買行動の詳細を蓄積していない企業でも R（リセンシー：直近の購買時点）や F...
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Albert (2008) 打者の調子の波のモデル化
モチベーション野球にはまったく興味ないんだけど、Albert (2008) "Streaky Hitting in Baseball"を読んでた。http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?rep=rep1&type=pdf&doi=10.1.1.150.5808スポーツデータ解析に関する論文を探すには Journal of...
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optim による glm：最尤推定 + 信頼区間, Wald 検定
あらまし自分で尤度を書いてみて, R の glm 関数がやってることを再現する.尤度さえ書ければパラメータの点推定, 区間推定ができるし検定もできる. それができるようになれば, パッケージなどが用意されていない新しいモデルでも計算できるようになる（と思う）.最尤推定glm...
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打者の調子の波のモデル化（幾何分布編）
仮説検定Albert (2008) "Streaky Hitting in Baseball"ではベータ二項分布を用いて野球選手の調子の波を評価した。Albert (2008) 打者の調子の波のモデル化 - 廿TT下記はカルロス・ギーエンという選手の2005年の打撃成績のデータで、ヒットを 1、アウトを 0 とコード化してある。GuillenC <-...
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