Pythonによる因果推論と因果探索（初心者の方向け） - Qiita
因果推論と因果探索を学びたい初心者の方を対象に、因果分析のPythonプログラムを実際にGoogle Colaboratoryで実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 単著としては、「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」、以来、約1年ぶりの新刊となります。 本記事では、因果分析の書籍を執筆したモチベーション、Pythonによる因果推論、因果探索の概要について解説します。 「つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 ~因果推論・因果探索の実践入門」 ●2020年6月30日発売 ●著者：小川雄太郎（自己紹介、Twitter）@電通国際情報サービス（ISID） ●出版社: マイナビ出版 本記事の内容 ● 0. 本書を執筆したモチベーション ● 1. 因果推論が必要な事例 ● 2. 因果推論をしたいデータ ● 3. 因果推論の方法 ● 4. 因果探索の手法 ● 5.
『効果検証入門』要点まとめ - Qiita
読んだ本：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 本には、コレに加えて実際のデータを使ってRで効果検証したコードと結果が書いてある 目的 後から要点を参照できるようにしておく 内容 1章：セレクションバイアスとRCT RCT：ランダム化比較試験（randomized controlled trial） 施策を行うor行わない対象をランダムに割り振る 「RCTを行わない」ことで起きる可能性がある問題 施策を行う対象の選定に意図が入ることで、測りたい介入効果にセレクションバイアスが含まれてしまう セレクションバイアス：施策を行った・行わなかったグループ間の、「両方とも施策を行わなかった場合」でも発生する差。グループの元々の違い 「測定した介入効果にセレクションバイアスが含まれる」ことで起きる可能性がある問題 「本当は効果が小さい施策の、効果を過大に評価してしまう」「本当は効
「効果検証入門」をPythonで書いた - Qiita
TL;DR 書籍「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」のRソースコードを、Pythonで（ほぼ）再現しました https://github.com/nekoumei/cibook-python 本記事では、主にRではライブラリどーん！で済むけどPythonではそうはいかない部分の解説をします 書籍の紹介 https://www.amazon.co.jp/dp/B0834JN23Y 上記Amazonに目次が載っているのでそれを見るのが早い気がしますが。。 とても良い本です。正確な意思決定を行うためにどうやってバイアスを取り除くか？に焦点を当てて種々の因果推論の手法（傾向スコア/DiD/RDDなど）をRソースコードによる実装とともに紹介されています。 全体を通して、現実問題の効果検証に因果推論を活用するにはどうすればいいか？という観点で書かれており、非常に実用的だなーと
[R] CausalImpact でできること, できないこと - ill-identified diary
概要Brodersen, Gallusser, Koehler, Remy, & Scott (2015) により提案され, R で実装された時系列因果推論フレームワーク, CausalImpact は, シンプルで分かりやすい difference in differences (DID) の因果推定理論に基づいており, マーケティングイベントがもたらすインパクトを計測するツールとして紹介されている. しかし, DID が非常にシンプルであれるのは, 厳格な仮定を置いているからであり, 利用する際には多くの注意が伴う. そこで今回は, より発展的な理論について考察したことを垂れ流してみる. あとついでに tsibble パッケージの使い方とかも少しだけ触れている. この問題は CausalImpact の考案以前からある議論についても振り返る必要があるので, まず Rubin (1974
![[R] CausalImpact でできること, できないこと - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/74171644a04868719f87b790d8c2ed5c7db604a5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20191009%2F20191009025251.png)
蔓延防止等重点措置（まん防）の効果検証を「あえて」DID＋TSclustによる時系列クラスタリング＋CausalImpactでやってみた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
少し前の話ですが、現在COVID-19の感染が拡大している地域で実施される「蔓延防止等重点措置（まん防）」に効果があったかどうかについて、計量経済学的な観点に基づいた政策評価レポートが公開されて話題になっていました。 追記 本日午前中に元のレポート自体が更新されていたようで*1、今回の記事はその更新を反映していない点悪しからずご了承ください。 で、結論はともかくその手法とアプローチについては色々と議論が起きているようです。例えば、上記のブログ記事では実際に東京都のデータで追試をしてみて、もう少し異なるやり方があるのではないかと指摘しています。 この辺は僕にとっても同様で、普段から同様のデータ分析を広告・マーケティング分野で手掛けている身としては「自分ならこうしたい」と思われるポイントが幾つかあり、折角データソースや背景となる行政措置の詳細などがレポート中で明記されているのだから、いっそ自分
『効果検証入門』はマーケティング実験＆分析に関わる全ての人にお薦めの統計的因果推論の入門書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
このブログを普段からお読みになっている皆さんはご存知かと思いますが、僕は割と口を酸っぱくして「マーケティングに携わるならきちんと実験して効果検証せよ、その介入がピュアな施策だろうと機械学習システムによるものだろうと変わらない」ということを折々に触れ言い続けています。 一方で、その効果検証の方法については純粋なRCT（ランダム化比較対照試験）でない限りは往々にして統計的因果推論が必要とされることが多く、その辺のマーケティングの現場で行われている「実験」と称するものを見ていると「それどう見ても交絡まみれやん」と言いたくなるケースが珍しくない、というのが現状のように見受けられます。しかし実務を意識した統計的因果推論の解説書はほぼ皆無に近い状態で、今年の恒例推薦書籍リスト記事を書きながら「相変わらず良い本がないなぁ」と思っていたのでした。 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
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