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Artigos de Carlos Trujillo sobre inferência causal bayesiana, marketing mix modeling, quase-experimentos, priors e otimização de orçamento. Notas de investigação práticas com Python e PyMC.
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Inferência causal, métodos bayesianos e ciência do marketing. As palavras-chave abaixo são o próprio corpus: escolha uma e os artigos abrem-se à sua volta.
O índice
Todos os artigos
Mais recentes primeiro, agrupados por ano. A rede acima é outra forma de ver esta mesma lista.
2026
- Os media não param na fronteira da cidade: transbordamentos entre cidades com PyMC-Marketing agosto 2026
- PyTensor para além do PyMC: construir inferência de LLM em Python julho 2026
- Pode confiar no seu quase-experimento? Uma abordagem bayesiana para auditar estimativas causais em séries temporais abril 2026
- Decidir entre contradições: alocação robusta de orçamento quando os seus modelos discordam fevereiro 2026
- Dos experimentos às priors: elicitar priors informativas para o seu marketing mix model fevereiro 2026
2025
- Modelos bayesianos e otimização do risco agosto 2025
- Não mais experimentos sem causalidade abril 2025
- Primeiros passos na descoberta causal fevereiro 2025
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As palestras abordam os mesmos temas em voz alta, e o diário é onde o trabalho em curso reside.