因果推論に入門したので二重にロバストな推定量をPythonで実装してみた - Ledge Tech Blog

こんにちは。レッジのインターン生の大熊です。前回のマルチエージェントの記事に続き、今回が2回目の投稿です。 本稿では傾向スコアを使用して因果効果を推定する方法の1つである、二重にロバスト（DR：Doubly Robust）な推定法をPythonで実装していきます。 DR推定には大きく分けて2つのステップがあります。1つが傾向スコアの算出です。もう1つは介入があった/なかったグループにおいてそれぞれ回帰分析を行うことです。本稿ではまずこの傾向スコアを概説します。そしてDR推定のもととなるIPW推定法を説明したのち、DR推定を実装します。 なお本稿は以下の3つの書籍を参照して記述しています。本稿で紹介していない理論的な枠組みを知りたい方にとって、特に3つ目の書籍は大変参考になります。 『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』 『岩波データサイエンス Vol.3』 『調査観