Python coffee break广告计价模型

2.2广告计价模型 互联网定向广告的成功投放极大地提高了用户购买活动发生的几率，而购买 活动的发生将为广告主带来经济利益。因此对广告主来说，投放互联网广告需要 付出一定的费用。而互联网定向广告的计价模式有多种，其中有 CPM模式、CPC 模式等。 （1）CPM模型，即为每千次展示费用。它通常取决于 Mille的尺度，其含义 为一个人的眼睛在一定时间内注视广告的次数，其收费主要是根据网站的知名程 度。因此对品牌推广广告比较适合，其计价模型如下： Revence=n×CPM （2-1） 上式中：n代表互联网展示广告所在页面在广告投放有效期内被访问的总 次数；CPM代表价格，其由广告主通过发行商的广告展位竞价得到。 （2）CPC模型（即每次点击广告的费用。该计价模型不会对经营广告的网 站带来很大的好处，但对于广告商来说可能很受益，因为用户可能已经看到了广 告，但却没有点击，这时广告得到了展示，但却没有对其收费。这种计价模型对 于定向广告而言是一个相当好的选择，其计价模型如下 Revence=n×CTR×CPC （2-1） 上式中：n代表广告在广告位上被点击的次数；CTR代表广告展位所在页 面可能被用户点击的概率；CPC的价格同公式(2-1)中的一样，需要通过不同的 竞价方式得到。目前这种计价模式日趋流行。 2.3估算模型 设不同时段为 ti，对应的价格为 zi,通过查阅相关文献及常识可知，不同时段 对应的观众收看人数不同，如黄金时段大于晚间时段，因此卖方需要支付的广告 价格也不同，这里假设成一种线性关系，是统计学中常见的问题，因为统计学中 不能保证统计数据时候的决定准确性，所以必须对原始数据进行检验分析，通过 运用统计诊断的方法，找出数据中是否存在异常点或强影响点。 运用的数学方法也是统计诊断中常用的方法，首先对数据进行回归分析，用 最小二成法找出回归系数，建立回归方程，然后对回归方程进行显著性检验，诊 断数据是否存在异常点或者强影响点，本题中通过运用 matlab软件进行求解， 建立了线性数学模型----多元线性回归方程，并对数据进行统计诊断，通过计算 残差（e(i)）、学生化残差（r(i)）、杠杆值（Hii）、Cook统计量（Di）、W-K统计 量（WKi）、AP统计量（APi）、及画出相应散点图与折线图，来判断自变量与因 变量之间的关系。