統計的因果推論への招待 -因果構造探索を中心に- - SlideShareブラックボックスからXAI (説明可能なAI) へ - LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanat...西岡 賢一郎
Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling[A4一枚まで備忘録] – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト A4用紙1枚にまとめるイメージでメモを残そうという取り組みです。 今回は2018年のGoogleのMedia Mix Modeling（マーケティング・ミックス・モデリング）に関する論文です。Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling前回と違い、因果推論の観点で考察などが書かれています。前回のものがモデリングのテクニカルな側面を描いたものとすると、今回はテクニカルな話は置いておいて、因果関係について様々な
![Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling[A4一枚まで備忘録] – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
MarketMatching Package Vignette
Introduction If you ever spent time in the field of marketing analytics, chances are that you have analyzed the existence of a causal impact from a new local TV campaign, a major local PR event, or the emergence of a new local competitor. From an analytical standpoint these type of events all have one thing in common: the impact cannot be tracked at the individual customer level and hence we have
施策効果測定におけるメタアナリシスの応用 - ほくそ笑む
はじめに マーケティング施策を行うときに、その施策効果を測定するために、コントロールグループ（施策を適用しないユーザ）を作る場合がある。 例えば、販促メールを送るという施策を行うときに、一部のユーザには送らないようにする。 仮にメールを送らなかったユーザの平均売上が1000円であり、メールを送ったユーザは平均1100円だとすると、その差である100円が1人あたりの施策効果となる。 しかし、施策を適用しないユーザの数を増やすと、全体の売上効果はそれだけ減少してしまう。 つまり、全体のユーザ数を1万人とすると、全員にメールを送れば100万円の売上効果があるが、半分の5千人をコントロールとすると売上効果も半分の50万円となる。 したがって、コントロールグループに割り当てる人数はなるべく小さくしたいという要求がある。 ただし、コントロールグループの人数を少なくすると、効果測定の精度が落ちるという問
統計的因果推論入門の講義資料を公開しました - Unboundedly
去年末に日本に帰国した際、ありがたいことに多くの方から因果推論に関するレクチャーの依頼をいただきました。 本当はこの春にも帰国してトーク予定だったのですが、コロナ渦でタイミングを逸したので思い切って講義資料を公開することにしました。 ツイッター上でのこんな話題もきっかけで・・・ これを意識するだけで（少なくとも医学・公衆衛生領域における）回帰分析ユーザーの大部分の結果の解釈やモデルに対する向き合い方が変わると思っています。日本で修士までとったけど、自分は留学するまで知らんかった。 去年末、一時帰国中にやった因果推論ワークショップ中でも触れました。 https://t.co/jEsu5WDPLx pic.twitter.com/LmidBTMQlw — KRSK (@koro485) May 27, 2020 内容はこんな感じです なんとなく回帰分析を使って「調整」をしてました、くらいの統計
Uplift modelingで施策が効く人を見極める - け日記
最近はお仕事でマーケティングに関わることが多いです。そんな中で、施策が効く人はどんな人？ということを特定・予測する方法を調べており、その過程で見つけたUplift modelingについてまとめました。 Uplift modeling Uplift modelingは、施策の真の効果を推定するためのモデルで、主にマーケティングの文脈で使われます。 マーケティングの施策の実施にはコストが伴います。自社負担のクーポンや、DM・電話・訪問などの営業努力が、ここで言うコストにあたります。 そのため、施策を行って効果がある人 (反応する人と言い、ECサイトであればクーポンを使って購入する人などです) にだけ絞って行いたいものですが、これは特定するのは一筋縄ではいきません。施策によって行動変容するためです。 施策とその後の反応によって、4パターンに分けて考えられます。説得可能とあまのじゃくは行動変容し
BigQueryで傾向スコア分析｜Dentsu Digital Tech Blog｜note
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryで傾向スコア分析を行うための方法について紹介します。 広告効果ってあったの？広告効果とは、広告に接触した場合と接触していない場合とのその後のコンバージョン（例えば、購入金額や継続期間など）の差である、と言えます。 しかしながら、同一ユーザーにおいて、広告に接触した場合と接触していない場合とを同時に観測することはできません。 これを反実仮想（counterfactual）と呼びます。 そこで提案されたのが平均処置効果（average treatment effect, ATE）です。 広告に接触したユーザー群（𝑤=1）と接触していないユーザー群（𝑤=0）とのその後のコンバージョン（𝑦 ）の差を広告効果とするものです。 ここで、介入（広告に接触する）の有無以外の条件が公平になるようにユーザー郡が分かれていれ
Off-Policy Evaluationの基礎とZOZOTOWN大規模公開実データおよびパッケージ紹介 - ZOZO TECH BLOG
※AMP表示の場合、数式が正しく表示されません。数式を確認する場合は通常表示版をご覧ください ※2020年11月7日に、「Open Bandit Pipelineの使い方」の節に修正を加えました。修正では、パッケージの更新に伴って、実装例を新たなバージョンに対応させました。詳しくは対応するrelease noteをご確認ください。今後、データセット・パッケージ・論文などの更新情報はGoogle Groupにて随時周知する予定です。こちらも良ければフォローしてみてください。また新たに「国際会議ワークショップでの反応」という章を追記しました。 ZOZO研究所と共同研究をしている東京工業大学の齋藤優太です。普段は、反実仮想機械学習の理論と応用をつなぐような研究をしています。反実仮想機械学習に関しては、拙著のサーベイ記事をご覧ください。 本記事では、機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフラ
データから得られた知見は実在集団に当てはまるか？外的妥当性について少し深く考えてみた - Unboundedly
データ分析をおこなう人のほとんどは「一般化可能性」とか「外的妥当性」という言葉を耳にしたことがあると思います。 例えば次のような議論を聞いたことがないでしょうか。 ・「アメリカ人のデータから●●を食べると死ににくいことがわかった」→「いやいや、日本人のデータではないから日本人が●●を食べて健康になれるかどうかはわからない」 ・「大学生にボランティアで実験に参加してもらって▲▲が判明した」→「大学生以外には当てはまらんでしょう？」 ・「SNSでアンケート調査をして、AとBの関連を検討した」→「SNSを使っているひと、さらに調査に協力してくれる人、って偏りすぎて参考にならない」 論文を書く際にも、最後の方で研究の限界点を述べる時に ・「本研究は●●というサンプルを使っているので一般化可能性は限定的である」 ・「小規模RCTなので実在集団への一般化はできないかもしれない。より広い集団でさらなる研
[R] R で二段階最小二乗法 (操作変数法) - ill-identified diary
概要 今回は大した内容ではない sem パッケージで二段階最小二乗法をする tsls() 関数の構文がちょっとわかりづらかったのでメモ書き程度に残しておく 操作変数 のようなモデルがあるとして, が内生変数である, つまり 誤差項 と相関するとき, 通常の最小二乗法より二段階最小二乗法 (two-stage lease squares; 2SLS) を利用したほうがよい場合がある. 二段階最小二乗法が何かという話は, Rで学ぶ観察データでの因果推定 を参照してほしい (リンク先では操作変数法ということで紹介されている). より厳密な数式を知りたいなら, 浅野・中村 (2009) 『計量経済学』第2版がよい. 二段階最小二乗法では, まず1段階目で, 内生変数を被説明変数とし, 元の式 (1) の,内生変数以外の説明変数と, 操作変数 を説明変数とした回帰式, を推定し, (1) 式の に,
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Day2: マッチング
Estimating causal effects from aggregated data | R-bloggers
『効果検証入門から見直すデータサイエンス』株式会社サイバーエージェント 安井 翔太氏（2020年8月28日webセミナー）
https://www.semanticscholar.org/paper/Machine-Learning-Estimation-of-Heterogeneous-with-Syrgkanis-Lei/7babc094940967b3b0015c936964d903ccc93c90
中央公論新社
https://www.youtube.com/results?search_query=%23%E5%9B%A0%E6%9E%9C%E6%8E%A8%E8%AB%96
ecnometrics/PS2.R at master · ykaneko1992/ecnometrics
Double Machine Learning for Causal and Treatment Effects
Princeton Site Builder
dowhy library exploration - Just be-cause