Np-Ur https://blog.hatena.ne.jp/Np-Ur/ Np-Urのデータ分析教室 https://www.randpy.tokyo/ 傾向スコア 理論 突然ですが、施策の効果をきちんと測定することは、実はとても難しいのです。ここでいう施策の効果とは、例えばあるクラスの生徒への特別な教育の効果であったり、ある病気にかかった人々への薬の処方の効果であったり、プロ野球のある場面で犠牲バントを行う効果だったり...のことを指しています。どうして難しいのか？そしてその困難をどのようにして回避するのか？ 次の章から説明していきます。RCTと傾向スコアどうしてこれらの効果を測定することが難しいのか、犠牲バントの例をもう少し掘り下げてながら考えてみましょう。 プロ野球の試合のデータから、得られるものは 犠牲バントが発生した時のデータ（その後実際に得点が入った… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.randpy.tokyo%2Fentry%2Fpropensity_score_1" title="【傾向スコア-前編】現実のデータを扱う上での問題点とその対策について - Np-Urのデータ分析教室" 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/N/Np-Ur/20170721/20170721135021.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-07-21 19:33:31 rich https://www.randpy.tokyo/entry/propensity_score_1 1.0 100%