Television Advertising and Beef Demand: Bayesian Inference in a Random Effects Tobit Model
Notice bibliographique
Résumé
A number of recent empirical studies have generated skepticism about the effectiveness of generic advertising for beef. One of these studies, Jensen and Schroeter (1992), examines data collected from a panel of households in a carefully designed experimental test of television advertising. The present paper undertakes a reexamination of the Jensen and Schroeter data with two significant improvements in method. First, the analysis disaggregates beef purchases into three product types (ground beef steaks and roasts) and assesses advertising's impact on the demand for each type separately. Second, the present analysis uses an improved econometric method: Bayesian inference in a random effects Tobit model. Inference is based on simulations of a posterior distribution using Gibbs sampling and data augmentation. As far as advertising's effects are concerned, the results of this analysis reaffirm the Jensen and Schroeter finding: The experimental television advertising campaign was not effective in increasing household purchases of beef. Plusieurs études empiriques récentes ont soulevé le doute quant à l'efficacité de la publicité générique sur le bœuf. Celle de Jensen et Schroeder (JS), notamment, portait sur les données recueillies auprès d'un groupe de ménages dans le cadre d'une expérience bien conçue sur la publicitéà la télévision. Les auteurs réexaminent les données de cette étude en apportant deux améliorations majeures à la méthode utilisée. En premier lieu, leur analyse désagrège les achats de bœuf en trois (viande hachée, biftecks et rôtis) et évalue l'impact de la publicité sur la demande de chaque produit. Deuxièmement, l'analyse repose sur une meilleure méthode économétrique, à savoir l'inférence bayésienne dans un modèle Tobit à effets aléatoires. L'inférence s'appuie sur la simulation d'une distribution postérieure par échantillonnage de Gibb et enrichissement des données. En ce qui concerne l'incidence de la publicité, cette nouvelle analyse confirme les constatations de l'etude JS, soit que la campagne expérimental de publicitéà la télévision n'entraîne pas une hausse des achats de bœuf par les ménages.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».