kyorosukeke https://blog.hatena.ne.jp/kyorosukeke/ とある投資家の学習帳 https://kyorosukeke.hatenablog.com/ データ収集の二重性と因果推論の基盤 因果関係の推定には、「データを揃える」という作業が二つの異なる次元で求められる。第一に、変数間の比較可能性を確保するための標準化である。異なるスケールや単位を持つ変数を正規化し、標準化差0.1以下を目安に群間バランスを調整することで、モデル投入時の各変数の影響度を適切に評価できる。第二に、統計的検出力を担保するサンプルサイズの確保である。効果量0.1を有意水準0.05、検出力0.8で検定する場合、各群1,237件以上のサンプルが必要となる。この二つの「揃える」が充足されて初めて、傾向スコアマッチングや差分の差分法といった因果推論手法が機能する。 定式化への道… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkyorosukeke.hatenablog.com%2Fentry%2F2025%2F12%2F29%2F205953" title="データ量と因果推論の精度:帰納的定式化から例外分析への体系的アプローチ - とある投資家の学習帳" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-29 20:59:53 rich https://kyorosukeke.hatenablog.com/entry/2025/12/29/205953 1.0 100%