消費者来店行動モデルのパラメータ推定(poisson分布)

ここでは実店舗が存在し、商品を販売する小売業を想定している。

このとき消費者の来店間隔はポアソン分布に従うと知られている。（阿部2007）

これは、消費者ごとに毎日一定確率で来店し、それが繰り返されているというモデルである
（来店間隔の最小単位を1日とする。）

「消費者ごと」の一定確率を実績から推定する方法を考えたい。

ポアソン分布のパラメータはλのみであり、これを推定すればよい。

これは期間中の平均来店実績に他ならない。

つまり、来店日数/観測日数　で算出できる

参考：
阿部誠(2007)消費者行動理論にもとづいた個人レベルの RF 分析：階層ベイズによる Pareto/NBD モデルの改良,MMRC Discussion Paper No. 18