206-214.仕事の都合で目を通した。購買でも店舗訪問でもいいから、繰り返し生起する行動の間隔を生存モデルで分析した実例を読みたかったのである。この分野の方には基礎知識に属する話だろうから、ちょっと恥ずかしいんだけど。そこで,周期性を取り込んだモデルを作ってごらんに入れましょう、とのこと。基本的なアイデアは次の通り。24時間の周期性を想定し、日内の確率分布としてラプラス分布を想定し(正規分布より裾が厚い)、それを24時間で切り落とし横につなぐ。数式をちゃんと追いかけてないけど、24時間周期の波型になるような確率密度分布をつくるのであろう。これをf_{TL}(t)とする。式で書くとすごくややこしい。f_M(t)を導出する。いうのが基本アイデア。PHMには共変量を突っ込むだけでなく、pやらf_B(t)のパラメータや共変量の係数やらについても消費者間異質性も入れ込む。ここの部分、support-pointという考え方が出てきて、どうやら潜在クラスのようなテクニックらしいのだが、予備知識がなくてよく理解できなかった。Sci.)を読めとのこと。絶対読まないと思いますが。126人の1年間のインターネット利用ログを用い、検索エンジンへの訪問を抽出。リストにgoogleが入っていないところに時代を感じる。(ネット利用経験とともに検索の頻度は下がる、という仮説があったのだそうだ。これも時代だなあ)、検索エンジンサービスの検索以外の機能の利用回数、これらの交互作用。f_{TL}(t)を入れる奴といれない奴を試す。f_{TL}(t)をいれたほうがよかった。セグメント数は2がよくて、周期性が強い人と弱い人に分かれた。f_B(t)としてはexpo-powerがよかった。共変量の効果はどうのこうの。ホールドアウトに対するヒット率はどうのこうの(面倒なのでスキップ)。細かいところがどうもよく理解できなかった。そこさえ確信が持てない(前者だとすると、購買ならばともかくwebアクセスの分析としてはちょっと現実味がないなあ...)。この辺は著者のせいというより、私の読解の不足のせいだと思う。顔洗って出直して来いってことでしょうね。間隔を説明する周期性つきの生存モデル。