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京都大学、因果推論の手法と理論を学べる講座が無料に 臨床統計学の講師が担当 | Ledge.ai
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2020年こそ理解したい「因果推論」の勉強はじめました｜松本健太郎
あけましておめでとうございます。2020年もよろしくお願いします。 2019年は「データサイエンティストなのにデータ万能主義を否定している」的スタンスでのメディア露出が増えました。 発言に矛盾はないと思います。データ触っている人ほど、データに慎重ですよね？ 加熱するデータへの過度な期待を、少しでも冷ませられたら幸いです。しかしデータ自体への火は消していない。火を絶やすでないぞぉ。ただ、データ分析の全てを否定したわけではありません。 実は取材を受ける度に「これからは因果関係を発見する因果推論が重要」と主張してきました。2020年代はますます重要性が増すと考えています。 新年１発目のnoteは、その論拠をまとめてみました。 2020年代は因果推論がアツいと思う理由私がデータ分析を始める際、いきなり数字は触りません。まずは「目的」と「アプローチ」を定義するところから始めます。 目的（WHATとW
「効果検証入門」をPythonで書いた - Qiita
TL;DR 書籍「効果検証入門 正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」のRソースコードを、Pythonで（ほぼ）再現しました https://github.com/nekoumei/cibook-python 本記事では、主にRではライブラリどーん！で済むけどPythonではそうはいかない部分の解説をします 書籍の紹介 https://www.amazon.co.jp/dp/B0834JN23Y 上記Amazonに目次が載っているのでそれを見るのが早い気がしますが。。 とても良い本です。正確な意思決定を行うためにどうやってバイアスを取り除くか？に焦点を当てて種々の因果推論の手法（傾向スコア/DiD/RDDなど）をRソースコードによる実装とともに紹介されています。 全体を通して、現実問題の効果検証に因果推論を活用するにはどうすればいいか？という観点で書かれており、非常に実用的だなーと
傾向スコアを用いた因果推論入門~実装編~ - 下町データサイエンティストの日常
0. はじめに 1. 対象データ 2. 先に各手法の結果を確認 3.準備 4. 基礎集計~CMを見た人と見ていない人での目的変数の差~ 5. 因果推論の流れのおさらい 6. 傾向スコアモデリング 6.1 モデリング 6.2 テスト / コントロールの傾向スコアの可視化 6.3Rでの傾向スコアモデリングの実装 7. 傾向スコアマッチング 7.1 結構面倒なpython 7.2 R (Matchingライブラリ) 7.3マッチングの評価 8.IPW 9. ダブルロバスト 9.1 回帰モデル 9.2ダブルロバスト 10.Proximityマッチング 11.改めて、各種手法による推定因果効果のまとめ 12.まとめ 0. はじめに 理論編に引き続き、実装を行なっていきます。 pira-nino.hatenablog.com 実装はpythonとRの両方で行いました。 作業用のコードは以下のgithu
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