BigQueryで傾向スコア分析 ~Doubly Robust推定量~｜Dentsu Digital Tech Blog｜note

テクノロジーカテゴリーの変更を依頼記事元:

note.com/dd_techblog

20 usersがブックマークコメント

コメント

0

記事へのコメント0件

注目コメント
新着コメント

新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

規約違反を報告

アプリのスクリーンショット

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

関連記事

BigQueryで傾向スコア分析 ~Doubly Robust推定量~｜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を用いて二重頑健（doubly... 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を用いて二重頑健（doubly robust）推定量による効果検証を行うための方法について紹介します。この記事は過去記事[1]の続編となります。 IPW推定量による効果検証因果効果とは、仮に介入があった場合のコンバージョン値（例えば購入金額など）と、介入がなかった場合のコンバージョン値の差です。当然ながら、同一ユーザーにおいてこれらを同時に観測することはできません。そこで提案されたのが、実際に介入があったTreatment群のコンバージョン値の平均と介入がなかったControl群のコンバージョン値の平均の差分が因果効果である、という平均処置効果（average treatment effect, ATE）です。しかしながら、現実には交絡因子と呼ばれる介入とコンバージョン値のいずれにも影響を与える要因

ブックマークしたユーザー

endor2021/03/11
kuumon2020/09/17
udtech2020/09/17
for-my-internet-demo2020/09/17
tkos-rg2020/09/17
Noukon2020/09/16
shibacow2020/09/16
dhesusan46492020/09/16
isawo812020/09/16
dd-k-takano2020/09/16
Hiro_Matsuno2020/09/16
laughing2020/09/16
matsudan2020/09/16
hanzawax2020/09/16
kanda_k2020/09/16
shuhoyo2020/09/16

同じサイトの新着

同じサイトの新着をもっと読む

いま人気の記事

いま人気の記事をもっと読む

いま人気の記事 - テクノロジー

いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

新着記事 - テクノロジー

新着記事 - テクノロジーをもっと読む

設定を変更しましたx