はじめに Lalonde データについて Lalonde データとは ランダム化試験による因果効果 Causal Forest による因果効果の推定 複数データでの Causal Forest の検証 統計的因果推論の関連記事 はじめに 最近、データサイエンスの界隈でも因果推論に関する盛り上…

はじめに CausalML とは 現在 CausalML で提供されているもの CausalMLがどういう分野で適用可能か Targeting Optimization Causal Impact Analysis Personalization おわりに 統計的因果推論の関連記事 はじめに 本記事は H. Chen et al. (2020), "CausalML…

はじめに 論文の主旨 1. Smith and Todd(2005) において誤解ないしは看過されている点 2. 傾向スコアのモデル特定 (specification) に関する問題 3. 傾向スコアのモデル特定における感度 (sensitivity) の問題 はじめに 本記事は R. Dehejia (2005), "Practi…

はじめに Meta-Learner T-Learner S-Learner X-Learner Domain Adaptation Learner 因果効果の推定 おわりに 統計的因果推論の関連記事 はじめに 岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた、第三弾です。第一弾で「傾向スコアマ…

岩波データサイエンスvol.3 Causal Forest Causal Forest による因果効果の推定 おわりに 統計的因果推論の関連記事 岩波データサイエンスvol.3 岩波データサイエンスvol.3のCM接触の因果効果を他の方法で推定してみた、第二弾です。今回は「非均質性を伴っ…

岩波データサイエンスvol.3 データの準備 手法の説明 因果効果の推定 傾向スコアマッチング 統計的因果推論の関連記事 岩波データサイエンスvol.3 最近、業務の中で統計的因果推論の手法を適用するにあたって勉強をしており、その一環として各手法や実装方法…

IPWsurvival というパッケージを用いて統計的因果推論を用いた生存分析を行う方法を紹介します。

日本の年収分布の「推移」をグラフをアニメーションさせることで実装しました。本記事では Python による実装方法を紹介しています。

データの分布をとらえる重要性 データの分布と代表値の限界 データの分布を捉える 分布図の活用事例 データの分布を捉えることが大事 データの分布をとらえる重要性 まずセグメントを切るべし！アプリゲームを分析する上での観点 - YuRAN-HIKOという記事で、…

普段自分はいわゆるF2P(Free to Play)型のモバイルゲームの分析を生業としています。 分析という業務の性質上、普段の業務ではひたすらサービスをより良くしていくために色々なことを考えていなければならないのですが、そういった自分の思考の過程や考え方…