『効果検証入門』がアプリケーション開発エンジニアにとって得る物が多い本だった

読みました。アプリケーション開発エンジニア視点で読んで同僚に勧められる素晴しい内容でした。本稿はエンジニア視点のレビューになります。 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 技術評論社 (2019/1/18) 安井 翔太 (著), 株式会社ホクソエム (監修) Kindle版/紙版両方あり 目次と構成 序 嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析 1章 セレクションバイアスとRCT 2章 介入効果を測るための回帰分析 3章 傾向スコアを用いた分析 4章 差分の差分法（DID）とCausalImpact 5章 回帰不連続デザイン（RDD） 付録 RとRStudioの基礎 終 因果推論をビジネスにするために まず効果検証とは何かという導入と共にビジネスの現場でありがちな誤りのある検証について解説があります。この誤りの原因となるセレクションバイアスと理想的な比較方法であるラ

[hagino_3000]

被説明変数を対数にした時の解釈。プロットを見ればすぐわかると教えてもらいました。確かにゼロに近い時だけ近似が有効https://twitter.com/hagino3000/status/1257593626047033344

[havanap]

ぜったいかう

[tmatsuu]

わいわい

[misshiki]

“現場のエンジニアに計量経済学の入口として渡すのもアリかなと思いました。”

[khtno73]

買わなきゃ

[kairusyu]

見るたびに誰かが推奨しているので買おうかな。

[a-know]

おもしろそう

[somemo]

もし因果推論でビジネスに対する価値を発揮したいのであれば、「正しい情報がビジネスの価値になる」という構造を持っている環境へ移るか、もしくはそのような環境を作ることを強くお勧めします。