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我有一个看起来像下面的数据集(显示前5行).CPA是来自不同广告航班的实验(处理)的观察结果.航班在广告系列中按层次分组.

  campaign_uid  flight_uid treatment         CPA
0   0C2o4hHDSN  0FBU5oULvg   control  -50.757370
1   0C2o4hHDSN  0FhOqhtsl9   control   10.963426
2   0C2o4hHDSN  0FwPGelRRX   exposed  -72.868952
3   0C5F8ZNKxc  0F0bYuxlmR   control   13.356081
4   0C5F8ZNKxc  0F2ESwZY22   control  141.030900
5   0C5F8ZNKxc  0F5rfAOVuO   exposed   11.200450

我适合如下的模型:

model.fit('CPA ~ treatment',  random=['1|campaign_uid'])

据我所知,这个模型简单地说:

• 我们有治疗斜坡
• 我们有一个全球拦截
• 我们还有每个广告系列的拦截

所以一个只想得到一个 后为每个这样的变量.

但是,看看下面的结果,我还得到了以下变量的后验:1|campaign_uid_offset.它代表什么？

拟合模型和图的代码:

model   = Model(df)
results = model.fit('{} ~ treatment'.format(metric),  
                    random=['1|campaign_uid'], 
                    samples=1000)
# Plotting the result
pm.traceplot(model.backend.trace)