調査観察データにおける因果推論(3) - Rによる傾向スコア，IPW推定量，二重にロバストな推定量の算出 - About connecting the dots.
目次 調査観察データにおける因果推論(1) - 無作為割り当てされていないことの問題 - About connecting the dots. 調査観察データにおける因果推論(2) - 傾向スコアとIPW推定量，二重にロバストな推定量 - About connecting the dots. 調査観察データにおける因果推論(3) - Rによる傾向スコア，IPW推定量，二重にロバストな推定量の算出 - About connecting the dots. 査観察データにおける因果推論(4) - Rで傾向スコアを出す際の共変量選択基準 - About connecting the dots. Rでの実行 さて，前回まででざっと理屈を紹介したところで，実際にRのコードをみていきましょう．使うデータは{Matching}パッケージのlalondeデータです．これは1976年に実施された米国職業訓練
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
処理を実行中です
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
「機械学習基礎」簡単な問題を解いて理解しよう！前篇｜【Tech総研】
biunit
