機械学習と計量経済学が協力すべき最重要分野 - himaginary’s diary
昨日紹介したFrancis Dieboldの3連エントリの2番目にHal Varianがコメントし、Dieboldが指摘した問題――機械学習は因果関係の無い予測に重点を置くが、計量経済学は因果関係のある予測に重点を置く――について自分が以前書いた論文を2篇紹介している。一つは機械学習に詳しい人向けで、もう一つは経済学者向けとの由。 以下は前者の論文「Causal inference in economics and marketing」の要旨。 This is an elementary introduction to causal inference in economics written for readers familiar with machine learning methods. The critical step in any causal analysis is est
「n日間移動平均」＋「±2σ境界線」をExcelでプロットしてお手軽にKPIの異常値をチェックする（厳密ではないけど） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
僕の得意分野は計量時系列分析(Econometric time series analysis)なんですが、実際にソーシャルwebサービス企業でデータ分析に取り組む上ではそんなに細かいことやる必要はない、というかそこまで正確な分析をする前に実務上色々やるべきことがある、ということは結構多いです。 実際のところ、本当は異常値検出・外れ値検出みたいな手法でゴリゴリやりたい（例えばyokkunsさんが提供なさっているRの{ChangeAnomalyDetection}パッケージとか、はたまた{tsDyn}パッケージでも実装されているようなSETARとか、もしくは{MSwM}パッケージでやれるマルコフ状態転換モデルとか）んですが、Rを使ってもらうだけでも一苦労という現場ではそうも言ってられないという実態もあります。 ということで、もう何もかも面倒なのでお手軽に「KPIの上がり下がりを見て『これ凄く
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