『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

2024/04/22 250 users 金本 バイブル オーム社 データサイエンティスト 因果探索

因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書... 続きを読む

インターネット広告の効果推定と因果推論 (2018)

2023/10/24 127 users 導入 資料 インターネット広告 事例紹介 広告

社内勉強会の資料 インターネット広告における広告の効果推定のための因果推論の導入および事例紹介 Causal effectiveness of Online Advertisement 続きを読む

ランダムフォレストによる因果推論と最近の展開

2023/02/27 116 users Forest ランダムフォレスト 展開 招待講演 内容

フォレストワークショップ2023で行った招待講演の内容 ・honest treesとは？ ・Causal treesによる因果推論 ・Random forestの漸近正規性と、causal forestによる因果推論 ・Generalized random forestによる因果推論 続きを読む

統計的因果推論と因果探索について｜M3 Data Science Blog｜note

2023/01/13 169 users 因果探索 Note 足掛かり 文脈 中島

こんにちは。エムスリーデータ分析グループの中島です。 本記事ではマーケティングやデータサイエンスの文脈で重要度が高まっている統計的因果推論への足掛かりをデータ分析グループの業務と結び付けながらご紹介したいと思います。 1. はじめに「A→Bの因果関係がある」とは、Aへ介入する（Aを変化させる）ことよって、... 続きを読む

科学の世界に革命をもたらしえる力──『因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか』 - 基本読書

2022/09/15 225 users 大半 革命 著者 作者 先駆者

因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか 作者:ジューディア・パール,ダナ・マッケンジー文藝春秋Amazonこの『因果推論の科学』は、その名の通り因果推論について、その先駆者の著者が書いた一般向けのサイエンス本である。とはいえ、大半の人の反応は「因果推論ってなんなんだ」であろう。僕も何もわからぬまま読... 続きを読む

因果推論とグラフ理論 - エクサウィザーズ Engineer Blog

2022/07/07 179 users エクサウィザーズ エンジニア 数理最適化 加藤 統計

こんにちは。数理最適化ギルドでエンジニアをしている加藤です。 ある自社プロダクトの開発を通じて因果推論について勉強する機会がありました。因果推論は統計の分野ですが、その中で数理最適化の技術が使えることを知り、とても面白かったのでその内容をシェアしようと思います。具体的には組合せ最適化問題のひとつで... 続きを読む

京都大学、因果推論の手法と理論を学べる講座が無料に 臨床統計学の講師が担当 | Ledge.ai

2021/11/10 357 users Ledge.ai カッコ gacco 理論 手法

画像は「京都大学「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座」より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では、オンライン講座「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」を開講中だ。京都大学が大学院生向けに提供する臨床統計家育成コースを... 続きを読む

統計学を哲学する « 名古屋大学出版会

2020/09/11 215 users 統計学 名古屋大学出版会 浮き彫り 枠組み 背後

内 容 統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか？　帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。 目 次 序　章　統計学を哲学する？... 続きを読む

ポケモンを題材に「SQLアンチパターン」を実践してみる - kanayamaのブログ

2020/07/25 600 users ディグダ tkanayama フシギダネ 題材 ポケモン

@tkanayama_です。「SQLアンチパターン *1」 という本を読みました。「ポケモンを題材に因果推論を実践してみる」のように、仮想的なストーリ上で実際に使ってみた感を出すことにより、自分の記憶に定着させることを狙います。 www.oreilly.co.jp 登場人物 ストーリー フシギダネへの対応 ヤミカラスへの対応 ディグダへ... 続きを読む

データ分析の不思議、シンプソンのパラドックスを統計的因果推論から考える - Unboundedly

2018/08/30 410 users シンプソン Unboundedly パラドックス 直感 現象

今回は統計学で有名な「シンプソンのパラドックス」という問題について紹介したいと思います。簡単にいえば、同じデータでも分析の仕方によって全く矛盾したように見える結果が得られるというお話です。データだけ見ると、信じがたいような直感に反する現象がおきるので頭の体操としてとても面白いです。 あまりに有名な... 続きを読む

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

2018/08/21 346 users Unboundedly Python ライブラリ 予測 解説

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... 続きを読む

炭水化物は体に悪い？脂質をたくさん摂るほど健康に良い？：2017年世界一に選ばれた科学論文を解説 - Unboundedly

2017/12/30 651 users bookmark Unboundedly 炭水化物 脂質 論文

2017 - 12 - 30 炭水化物は体に悪い？脂質をたくさん摂るほど健康に良い？：2017年世界一に選ばれた科学論文を解説 時事ネタ 論文 栄養 因果推論 シェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket 久しぶりのブログ更新です。今回は、「炭水化物を摂取すると死亡率があがる」「脂肪はたくさん摂っても死亡率に影響がない」ことを示したとして2017年... 続きを読む

データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

2017/03/22 846 users 六本木 データサイエンティスト 機械学習エンジニア お薦め

2017 - 03 - 22 データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） 書評 書籍 統計学 機械学習 データ分析 データサイエンティスト 統計的因果推論 (Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/ ) この... 続きを読む

データから真実を見抜くために抑えたい『因果推論』の基本 - ゆとりずむ

2017/03/04 371 users ゆとり データ 基本

2017 - 03 - 04 データから真実を見抜くために抑えたい『因果推論』の基本 G+ 続きを読む

実務の現場においてモデリング（統計学的・機械学習的問わず）を行う上での注意点を挙げてみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

2016/12/27 339 users モデリング 六本木 データサイエンティスト 実務 統計学

2016 - 12 - 27 実務の現場においてモデリング（統計学的・機械学習的問わず）を行う上での注意点を挙げてみる R 統計学 機械学習 統計的因果推論 データ分析 マーケティング ビジネス 気が付いたら僕がデータ分析業界に身を置くようになってそろそろ5年近くになるんですね *1 。この5年間の間に色々勉強したり業界内で見聞してきた経験をもとに、「実務の現場において モデリング を行う上での注... 続きを読む

相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心

2012/06/25 217 users 林岳彦 相関 因果 某セミナー 中心

相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心 — Presentation Transcript 2012年6月25日（月）某セミナー 相関と因果について考える： 統計的因果推論、その(不)可能性の中心 （20120625version：不適切な部分を見つけ次第適宜改訂の予定） 林岳彦 国立環境研究所環境リスク研究センター 環境リスク研究推進室 takehiko.i.hayas... 続きを読む