リッジ回帰やラッソ回帰で因果推論できるのか？ - Qiita
はじめに 因果推論を行う手法の1つとして、線形回帰が挙げられます。今回は、その線形回帰の拡張とも言えるリッジ回帰(Ridge回帰)やラッソ回帰(Lasso回帰)を用いて因果効果を推定してみるとどうなるのか、Pythonによるシミュレーションと共にまとめました。内容に誤り等ございましたら、ぜひご指摘いただけますと幸いです。 結論 リッジ回帰やラッソ回帰を用いると、うまく因果効果を推定することができません。 これは、リッジ回帰やラッソ回帰を行うことで、線形回帰（線形回帰モデルをOLS推定）による推定値よりも汎化誤差が小さくなる一方で、不偏性と呼ばれる因果効果をバイアスなく推定するために必要な性質が失われてしまうからです。 通常の線形回帰における最小二乗法(OLS)では、下記の損失関数を最小化するパラメータを求めます。
【効果検証】ひろゆき「子ども1人につき1000万円配ったらプラス」を真面目に考える【Uplift modeling】 - Qiita
きっかけ 最近ひろゆきが以下のようなツイートをしていた。 「人間が生涯に払う税金は4000万円、国が1000万円払っても元は取れるどこかプラスになる」 とう旨のもの。 政治的な是非は置いといて、効果検証の題材としてちょうどいいなーと思ったので、これを元に効果検証の考え方を一通り紹介したい。 注意事項 子どもを作る/作らないというのは非常にセンシティブな問題だ。 なんらかの信条で作らない人もいるだろうし、健康上の理由で欲しくてもできない人もいる。 ここではそう言った子供を作ること自体の是非を問うつもりはないし、政治的な意見を述べるつもりもない。 この記事の目的は「子どもができたら1000万円を配る」という施策が「税収アップに対して有効か」という単純化された問題設定に対してどうアプローチするのが適切かを考えることなので、ご容赦いただきたい。 効果検証ってなに？ ざっくり言えば、「なんらかのマー
因果推論の王道テクニック”傾向スコア”を丁寧に考えてみる~RとPythonにて~ - 医療職からデータサイエンティストへ
世の中の事象における真の因果関係は神のみぞが知り、それに抗うために多くの因果推論テクニックが作られてきました。その中でも傾向スコアというのは、ランダム化検証ができない事象でも、データをゴニョゴニョすることで、理論上ランダム化に等しいことができてしまうという夢のようなテクニックです。 www.medi-08-data-06.work 今回はそんな傾向スコアが前提としている仮定や、傾向スコアを使う際の注意点、RとPython使っての解析方法などについて書いていきます。 解析方法を手っ取り早く知りたいという方は後半からご覧ください。 今回のデータ 簡単に回帰分析 CMとプレイ時間の関係に影響を及ぼすのは？ 全ての変数を調整することはできない 傾向スコアマッチング マッチング後は分布を確認 マッチングの結果は？ 傾向スコアマッチングの注意点（重要） 傾向スコアを変数として使う Rでの実践 Pyth
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わが国株価の要因分解 - 日本総研