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【Juliaで因果推論】Potential Outcomes (潜在的結果変数)
分析対象のアウトカムYには2つのpotential outcomes \{Y^0, Y^1\}が想定できるが，現実のデータでは片方... 分析対象のアウトカムYには2つのpotential outcomes \{Y^0, Y^1\}が想定できるが，現実のデータでは片方のみしか観測されない． 分析で知りたい因果効果は平均的な処置効果(ATE, ATT)，ナイーブな引き算(E[Y|D=1]-E[Y|D=0])で因果効果を求めてもselection biasが残るので因果効果を正しく推定できない． CIA: \{Y^0, Y^1\} \perp D | Xが成り立つとき，selection biasは消える． potential outcomesのフレームワークを使ってselection biasがない理想的な状況(CIA)を思い描くことで，必要な分析のデザインが見えてくる． 私たちが答えの知りたい因果関係の"問い"にはいくつかのパターンがありますが[1]，ここではまず，「もし〇〇したらYはどう変わるか?()」という問いに着目しま
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