h-wadsworth02 https://blog.hatena.ne.jp/h-wadsworth02/ データの裏側を歩く https://www.medi-08-data-06.work/ 因果推論 事象の因果関係を見抜くためには、無作為介入が理想的ですが、世の中の多くはすでに存在するデータから因果関係が推論されます。 そんな既に観察されたデータ（観察データ）は、集計してみると関連性が見えてくることがありますが、短絡的に結果を解釈するととても危険です。 例えば、喫煙習慣と健康の関連を観察データから調べてみると、なんと喫煙習慣のある人の方が健康であるという結果が導き出されることもあります。 今回は、そんな危険性に立ち向かうための下準備として、観察データを解析する際に必ず確認すべき偏り（バイアス）について紹介していきます。 因果推論の基本的な考えはこちらです。 www.medi-08-data… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.medi-08-data-06.work%2Fentry%2Fcausal_inference_bias" title="タバコを吸うほど健康になる？必ず確認すべきデータのバイアス - データの裏側を歩く" 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/h/h-wadsworth02/20190415/20190415151021.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2019-04-15 15:18:29 rich https://www.medi-08-data-06.work/entry/causal_inference_bias 1.0 100%