からお申し込みください。　Step02：お申込みいただいた方へ、入場用バッジをメールでお送りいたします。　Step03：入場用バッジを事前に印刷のうえ、幕張メッセへお越しください。","Link Type":"image_logo_body","Link Value":"","Component Name":"Image"}" data-mixpanel-image-events="{"click":"Navigation Interacted"}"> からお申し込みください。　Step02：お申込みいただいた方へ、入場用バッジをメールでお送りいたします。　Step03：入場用バッジを事前に印刷のうえ、幕張メッセへお越しください。","Link Type":"image_logo_body","Link Value":"","Component Name":"Image"}" data-m

1 Edogeneity: 内生性の問題 内生性とは、一般的には \[ Y_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \epsilon_i 　　　 (1) \] というモデルで、 \[ \mathrm{E}(\epsilon_i | X_i) \neq 0 \] という状態をいう（ここでは横断的データの分析を考えているが、考え方はパネル・データでも同じ）。ただし\(E(a | b)\) は条件付きの期待値で、\(b\)が真である（実現している）という条件下での\(a\)の期待値である。 つまり内生性とは、回帰モデルで独立変数の値によって残差がプラスになったり、マイナスになったりしやすくなるということである。これは独立変数と残差の間に相関があるということとは少し違うが、とりあえず同じ意味で理解しておいて構わない。内生性は傾きや切片の推定値をゆがませる原因になる。時間的に変化しな

We propose generalized random forests, a method for non-parametric statistical estimation based on random forests (Breiman, 2001) that can be used to fit any quantity of interest identified as the solution to a set of local moment equations. Following the literature on local maximum likelihood estimation, our method considers a weighted set of nearby training examples; however, instead of using cl

A package for forest-based statistical estimation and inference. GRF provides non-parametric methods for heterogeneous treatment effects estimation (optionally using right-censored outcomes, multiple treatment arms or outcomes, or instrumental variables), as well as least-squares regression, quantile regression, and survival regression, all with support for missing covariates. In addition, GRF sup

リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの爆発的普及を皮きりに近年ますます注目が集まっている生成AI。 生成AIを上手に活用できるかは、「プロンプト」という指示/命令文をうまく入力書けるかどうかに左右されます。 本記事では、生成AIのプロンプトについて学びたい方向けに、プロンプトの基本から上手く書くコツ、サンプル例をまとめてご紹介します。 またAI総研では、AI活用を検討する上で押さえておきたい、AI・ChatGPTの最新活用事例50選の狙いや取り組みをまとめたレポートを無料で配布しています。ご興味のある方は、以下リンクからダウンロードしてご活用ください。 ⇒AI・ChatGPT活用事例50選の資料ダウンロードはこちら(無料) 生成AIのプロンプトとは（画像：ChatGPTにおけるプロンプトの入力箇所）生成AIのプロンプトとは、生成AIに与える指示/命令文のことです。 例

In econometrics, the Frisch–Waugh–Lovell (FWL) theorem is named after the econometricians Ragnar Frisch, Frederick V. Waugh, and Michael C. Lovell.[1][2][3] The Frisch–Waugh–Lovell theorem states that if the regression we are concerned with is expressed in terms of two separate sets of predictor variables: where and are matrices, and are vectors (and is the error term), then the estimate of will b

松尾教授が座長を務める、AI戦略会議の資料が公開されました。（第9回資料：「生成AIの産業における可能性」）