Výstavba modelu logistické regrese v propenzitním modelování - Štefanová, Lucie; Plašil, Miroslav; Pecáková, Iva, 1955-; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2022)
Diplomová práce si klade za cíl představit metodu logistické regrese v kontextu propenzitního modelování a různé přístupy k výstavbě modelu s ohledem na problematiku vysokého množství vysvětlujících proměnných. Jako možná řešení tohoto problému je představena kroková regrese, regularizovaná regrese a metoda BMA (Bayesian model averaging). Jednotlivé přístupy jsou aplikovány na reálnou úlohu „propensity to buy“ z telekomunikačního odvětví, jejíž cílem je oskórovat zákaznickou bázi a vybrat zákazníky, kteří jsou nejvíce náchylní ke koupi televizního tarifu. Tento výběr probíhá za účelem oslovení marketingovou kampaní a podpoření prodeje produktu. V rámci jednotlivých přístupů byly testovány různé modifikace a na základě statistických a businessových kritérií byl vyhodnocen optimální model pro danou úlohu. Modely byly vyhodnoceny především pomocí hodnoty lift, která reprezentuje míru úspěšnosti kampaně. Jako nejúspěšnější byl zvolen model BMA s binomickým apriorním rozdělením pro počet proměnných v modelu a hodnotou Zellnerova g rovnou N, pro kterou model vykazoval nejvyšší hodnoty lift na prvním decilu. Rozdíl ve výkonostech jednotlivých přístupů však nebyl velký, protože hodnoty lift u ostatních metod dosahovaly hodnoty 3,50 oproti hodnotě 3,69 získané pomocí BMA.
Vedoucí práce: Miroslav Plašil
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet
Keywords: statistika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses