実務で使える因果推論：傾向スコアからベイズ推論まで徹底解説 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、データサイエンスの実務で重要な「効果検証」や「因果推論」の代表的な手法をまとめて紹介します。 具体的には、僕もこれまで実務で実際に利用してきた「傾向スコアとIPW法」「Meta-Learners」「因果フォレスト」そして「ベイズ推論」の４つにフォーカスし、それぞれの特徴や要所となる数式にも触れながら、解説を行います。 多くのデータ分析は、観察データから因果関係を推定し、施策による効果を正しく評価することがゴールとなります。 しかし、実際の実務や研究現場では、「相関関係」と「因果関係」を混同してしまうケースが多々あり

[misshiki]

“データサイエンスの実務で重要な「効果検証」や「因果推論」の代表的な手法をまとめて紹介。「傾向スコアとIPW法」「Meta-Learners」「因果フォレスト」「ベイズ推論」にフォーカスし、特徴や数式にも触れ解説。”