【問題】 限られたキャンペーン予算で最大の来客増加数を最大にする
・ダイレクトメールの種類。1.セールのチラシのみ 2.セールのチラシと1000円のクーポン 3.セールのチラシと2000円のクーポン
・各会員に対してどのパターンのダイレクトメールを送付するかを決定
・各会員に対して送付するダイレクトメールはいずれかの１パターン
・会員の予算消費期待値の合計は100万円以下
・各パターンのダイレクトメールをそれぞれのセグメントに属する会員の10%以上に送付
◆会員データ
customer_id 会員ID
age_cat 年齢層(20-34,35-49,50-)
freq_cat 来店頻度(freq0,freq1,freq2,freq3-)
最適化計算の結果、約326人の増加が見込めるとのこと
各セグメントに対するそれぞれのダイレクトメールの送付率
傾向としてはクーポン付きメールは、いまだ来店していない顧客に送るのが有効との解釈ができる
【問題】 工場でp1,p2,p3,p4の製品を作っている。製品を製造するには原材料m1,m2,m3が必要でその情報はcsvファイルに記録されている。
| m1 | m2 | m3 | |
|---|---|---|---|
| p1 | 2 | 0 | 1 |
| p2 | 3 | 2 | 0 |
| p3 | 0 | 2 | 2 |
| p4 | 2 | 2 | 2 |
解
【制約条件、目的】
・学年の全生徒をそれぞれ１つのクラスに割り当てる。学年で318人でクラス数は8
・各クラスの人数は39人以上、40人以下とする
・男子が158人、女子は160人
・各クラスの男子生徒、女子生徒は20人以下
・学力試験は500点満点で平均点は303.6点、各クラスの学力テストの平均点は学年平均±10点とする
・リーダー気質の生徒が17人おり、各クラスにリーダー気質の生徒を2人以上割り当てる
・学年に特別な支援が必要な生徒が4人おり、各クラスに一人以下とする
・学年に特定ペアが3組いる。特定ペアの生徒は同一クラスに割り当てない。（特定ペアとは双子ペアとか）
◆生徒名簿
◆生徒の性別確認
◆学年試験の点数の分布
◆解（studentの番号が生徒番号）、クラスはAからHまである。
https://bashtage.github.io/linearmodels/doc/panel/examples/examples.html
組合は誰の賃金を上げるのか？若い男性のユニオニズムと賃金率決定の動的モデルの例題
linearmodelsをinstallする
pip install linearmodels (Relesed Mar 8,2021)
操作変数法(隠れた要因をあぶりだすための方法？)
データセットは教育歴の既婚女性の給与への効果に関するデータ
データセットの変数の意味 nlf 1 if in labor force, 1975 hours 労働時間 kidslt6 6歳未満の子供 kidsge6 6歳以上から18歳までの子供 age 女性の年齢 educ 教育年数 wage 賃金からの推定賃金 repwage 1976年のインタビューでrepwageが賃金を報告した hushrs 夫が働いた時間 husage 夫の年齢 huseduc 夫の学校教育の年 huswage 夫の時給 faminc 家族の収入 mtr 女性が直面している限界税率 motheduc 母親の学校教育の年 fatheduc 父の学校教育の年 unem unem. rate in county of resid. city =1 if live in SMSA exper actual labor mkt exper nwifeinc (faminc - wage*hours)/1000 lwage log(wage) expersq exper^2
通常の線形回帰
父親が教育を受けた年数を操作変数として分析をする
通常の回帰分析と操作変数による分析を比較巣r
データはkaggleの
www.kaggle.com
から取得。本とは違いcsvファイルであったが一部カラムがないがほぼ同じと思われる。
単回帰分析と散布図を描画
重回帰分析をする、各変数の相関係数をヒートマップで表現、number_of_reviewとreviews_per_monthが近すぎるので
reviews_per_monthは除くことにする
このモデルのR自乗値を求める
VIF値を求める
どの変数も10は超えてないので問題はない
Seabornを使ってpairplotを描画してみる
ランドマークとAirbnbホストとの距離を測ってみる
自由の女神との距離が近いと価格が高くなる傾向が若干見て取れる
ホストの位置をマップ上にプロット
