Staggered DIDの利用の感どころを簡単に確認 - 名前はまだない
はじめに こちらでStaggered DIDを初めて知りました。 blog.brainpad.co.jp 介入タイミングが異なる場合のDIDということで、実務でも利用シーンがありそうな問題設計だと思いました。 簡単にまとめたいと思います。 概論 元の論文は以下になります。 arxiv.org また、こちらの資料も参考になった。 DIDの計量経済手法の近年の展開～ 問題と対策 ～, 小西祥文 慶應義塾大学 わかりやすい説明はこちらに譲ります。 blog.brainpad.co.jp 通常の差分の差分法(DID)では、介入タイミングが単一であり介入直後のLATEを推定することはできる。 介入タイミングが複数あり、動的な効果を知りたいが知りたい場合の拡張が議論されている。 Two Way Fixed Effect Event Study (TWFE Event Study) のモデルを以下のよう
状態空間モデルを用いた因果効果の推定: CausalImpact - Qiita
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回は状態空間モデルによる時系列予測手法を用いた因果効果の推定手法であるCausalImpactについて紹介します． CausalImpactとは CausalImpactはGoogleによって開発された因果効果推定の方法です．手法の詳細はBrodersen et al. (2015, AoAS)に記載されており，手法を実装したRパッケージも公開されています． CausalImpactは，ある介入が時間変化するアウトカムにどのような影響を与えるかを推定（推測）するための手法です．時間変化するアウトカム（時系列データ）に対して因果効果を推定する有名な方法としてDifference-in-Difference (DID)がありますが，DIDよりも緩い仮定のもとで時間変化する因果効果を推定できる方法として知られています． CausalImpactのコ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
局所的平均処置効果（LATE） - Qiita
Rで学ぶ計量経済学と機械学習 8 計量経済学４：固定効果モデル
Rで学ぶ計量経済学と機械学習 9 計量経済学5：差分の差分(DID)法
「教科書が教えてくれない『交絡』の話」の講義資料を公開しました - Unboundedly