요약 I. 서론 II. 스캐너 자료와 로짓모형 III. 베이지안 모수 추정법 1. 모수를 상수로 가정한 경우(constant parameter) 2. 시변모수의 경우(Time-varying parameter) IV. 미래 상품선택확률 예측 V. 여러 매장에 대한 스캐너 자료의 결합(pooling) VI. 결론 및 미래 연구방향 참고문헌 Abstract
키워드
로짓모형시변모수칼만필터링베이스지안모수추정스캐너자료Logit modelTime-varying parameterKalman filterBayesian estimationScanner data
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마케팅관리연구 [Journal of Marketing Management Research]