はてブログ

はてなブックマーク新着エントリーの過去ログサイトです。



タグ 因果効果

新着順 人気順 5 users 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 users
 
(1 - 7 / 7件)
 

異質な因果効果とその推定方法 - Qiita

2023/04/28 このエントリーをはてなブックマークに追加 11 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita 変数 推定 菅澤 慶應義塾大学

慶應義塾大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回は異質性のある因果効果とその推定方法について紹介します. 異質処置効果 (Heterogeneous Treatment Effect) 標準的な潜在アウトカム(potential outcome)の設定下での因果効果の推定を考えます.そのため,以下の変数を用意しておきます. $X$: 説明変数 $T$: 処置変... 続きを読む

因果推論100本ノック(1)因果効果とランダム割付

2023/04/09 このエントリーをはてなブックマークに追加 174 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip アナリスト Python 自作 受注件数 サンプルコード

はじめに 因果推論100本ノック(自作)1本目~10本目の問題とPythonのサンプルコードです. 問題の不備や内容の誤り等ありましたら,ご指摘いただけますと幸いです. 設定 アナリストの分析レポートが営業の受注件数にどれくらい貢献しているかを分析するケースを考えます. 今回は,下記フォルダの「causal_knock1.csv」... 続きを読む

状態空間モデルを用いた因果効果の推定: CausalImpact - Qiita

2023/02/17 このエントリーをはてなブックマークに追加 96 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita 推定 菅澤 因果効果推定 株式会社Nospare

東京大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回は状態空間モデルによる時系列予測手法を用いた因果効果の推定手法であるCausalImpactについて紹介します. CausalImpactとは CausalImpactはGoogleによって開発された因果効果推定の方法です.手法の詳細はBrodersen et al. (2015, AoAS)に記載されており,手法を実装したR... 続きを読む

因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習(Counterfactual Machine Learning)』入門 | 株式会社ARISE analytics(アライズ アナリティクス)

2022/12/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 98 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip アライズ 因果推論 CFML アナリティクス 入門

Tweet 因果推論の先へ―機械学習で因果効果を予測する『反実仮想機械学習(Counterfactual Machine Learning)』入門 はじめに ARISE analytics の近藤です。本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実仮想機械学習(Counterfactual Machine Learning:CFML)を紹介します。 本記事は、CFMLを日本語で体... 続きを読む

hagino3000's blog: 検索連動広告の因果効果とROIの推定

2019/01/22 このエントリーをはてなブックマークに追加 34 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ROI 推定 eBay hagino3000's blog

ネット広告の因果効果推定について調べた時に読んだeBay*1の検索連動広告*2の因果効果推定についての論文が面白かったのでメモ。検索連動広告経由の流入のうち広告を出稿しなくとも得られた流入、つまり他の経路で流入したであろう分を差し引いた量(causal effectiveness of paid search ads)を推定しています。 Blake, ... 続きを読む

「調査観察データの統計科学」3.1章 傾向スコアの数式メモ(前半) - Mi manca qualche giovedi`?

2014/12/12 このエントリーをはてなブックマークに追加 23 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Mi manca qualche giovedi 前半

因果効果, 傾向スコア みどりぼん(「データ解析のための統計モデリング入門」)を読み終わったから、というわけではないが、同じ岩波・確率と情報の科学シリーズの「調査観察データの統計科学」(星野崇宏)を読んでいる。Amazon.co.jp: 調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学): 星野 崇宏: 本社内で週一開催している勉強会の自分の担当回でもこの「... 続きを読む

なぜ無作為化なのか:『因果推論の根本問題』とその解法 - Take a Risk:林岳彦の研究メモ

2013/11/21 このエントリーをはてなブックマークに追加 47 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 林岳彦 類型 バイアス 因果推論 推定

2013-11-21 なぜ無作為化なのか:『因果推論の根本問題』とその解法 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... 続きを読む

 
(1 - 7 / 7件)