pira_nino https://blog.hatena.ne.jp/pira_nino/ 下町データサイエンティストの日常 https://pira-nino.hatenablog.com/ 0. はじめに 1. 対象データ 2. 先に各手法の結果を確認 3.準備 4. 基礎集計~CMを見た人と見ていない人での目的変数の差~ 5. 因果推論の流れのおさらい 6. 傾向スコアモデリング 6.1 モデリング 6.2 テスト / コントロールの傾向スコアの可視化 6.3Rでの傾向スコアモデリングの実装 7. 傾向スコアマッチング 7.1 結構面倒なpython 7.2 R (Matchingライブラリ) 7.3マッチングの評価 8.IPW 9. ダブルロバスト 9.1 回帰モデル 9.2ダブルロバスト 10.Proximityマッチング 11.改めて、各種手法による推定因果効果のまとめ … 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fpira-nino.hatenablog.com%2Fentry%2Fcausal_inference_implement" title="傾向スコアを用いた因果推論入門~実装編~ - 下町データサイエンティストの日常" 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/p/pira_nino/20190714/20190714215603.png Hatena Blog https://hatena.blog 2019-08-04 21:00:00 rich https://pira-nino.hatenablog.com/entry/causal_inference_implement 1.0 100%