livesense-analytics https://blog.hatena.ne.jp/livesense-analytics/ LIVESENSE Data Analytics Blog https://analytics.livesense.co.jp/ データサイエンティスト向け データ分析 因果推論 こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は平均処置効果の推定方法について紹介します。より具体的にはマッチングや重み付けといった共変量のバランシングを利用してバイアスの小さい推定をする方法を使い、複数得られた推定結果を絞り込んで意思決定に使える結論を得るまでの流れを扱います。サンプルデータを使って実際に推定を行い結果を解釈するところまで行います。コードはRです。完全にコンセンサスのとれた因果推論方法・手順はおそらく存在しないので、現時点でよいのではと考えている方法の紹介になります。 今回紹介する方法のポイントは、共変量のバランシングによってモデル依存性が低下すること… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fanalytics.livesense.co.jp%2Fentry%2F2021%2F02%2F02%2F110000" title="WebサービスのA/Bテスト代替手段としての観察データからの平均処置効果推定 - LIVESENSE Data Analytics Blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/l/livesense-analytics/20210114/20210114115119.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-02-02 11:00:00 rich https://analytics.livesense.co.jp/entry/2021/02/02/110000 1.0 100%