Pythonによる因果推論と因果探索（初心者の方向け） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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、
「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
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
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