名盤『Who Is This Bitch, Anyway?』やシングル「California Soul」でも知られる米国のソウル/ジャズ・ヴォーカリスト、マリーナ・ショウ(Marlena Shaw)が死去。81歳でした 【詳細ページへ】
名盤『Who Is This Bitch, Anyway?』やシングル「California Soul」でも知られる米国のソウル/ジャズ・ヴォーカリスト、マリーナ・ショウ(Marlena Shaw)が死去。81歳でした 【詳細ページへ】
こんにちは。林岳彦です。はてなジョシュ(バーネット)です。今回から「はてなブログ」へ引っ越しました。今後とも引きつづきよろしくお願いします。 さて。 前回までの記事では、実験データではない調査観察データを用いた因果効果の推定における注意すべきバイアスの類型について書いてきました。 ここでなぜわざわざ「実験データではない」という但し書きをつけているのかというと、適切なデザインに基づき行われた実験(もしくは介入を伴う調査)からのデータは、処理・条件の違いによる結果の差を素直に「因果効果」とみなして解釈できるので、余り細かいことを考えなくても大丈夫だからです*1。 はい。 では、そもそも、なぜそのような実験では「結果の差を素直に因果効果とみなせる」のでしょうか? 今回は、その背景となるロジックについて書いていきたいと思います。 (すみません今回もものすごく長いです。。。) まずは「因果効果」を定
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