TGViewer
ML for Value / Ваня Максимов ML for Value / Ваня Максимов @ml4value · 5.69K subscribers
Post #184 3.38K
Прогноз спроса ч.2
Несмещенность эффекта цены


Итак, мы прогнозируем спрос в зависимости от цены Q(P). Для наглядности возьмем самую простую линейную модель:

Q(P) = c0 + c1 * P

Нам важна несмещенность коэффициента c1, чтобы корректно управлять ценой. Пожалуй, важнейший фактор, влияющий на несмещенность - пропущенные переменные

Есть даже красивая теорема о пропущенной переменной:

Если ты забыл добавить в модель фичу, которая влияет на таргет и коррелирует с ценой,  то коэффициент c1 (~влияние цены) смещается

То есть, если в праздники растут скидки, и вы не добавили фичу на праздники - влияние цен учтено неверно:)

(!) Также если влияние цены нелинейно, и ты не добавил условно price**2 / не применил нелинейную модель, то коэффициент смещается 🥶

#pricing #timeseries
  • 👍 12
  • 🔥 5
  • 😐 2
More from @ml4value
  1. Sep 17, 2026Post #496
  2. Sep 14, 2026ML вообще работает? (эпизод 1) Давно не писал в канал. Понял, что сейчас сфокусирован на д…
  3. Jun 12, 2026The art of a strong baseline За последнее время все чаще понимаю, что создать сильный бейз…
  4. May 2, 2026Начинать писать после перерыва всегда непросто, поэтому пока легкий пост про мои новости)…
  5. Mar 29, 2026LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и…
  6. Mar 27, 2026LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в реко…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →