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 本記事は下の記事の続きとなります。まだご覧になっていない方は、是非お読みください！ www.randpy.tokyo前編では、現実世界のデータから施策の評価をしたいときに、よく起こる問題点について述べました。 そしてその問題点を解決する手法の一つが傾向スコアです。傾向スコアの理論的に詳しいところは、こちらの論文を読んでもらうのが良いかと思います。 https://www.niph.go.jp/journal/data/55-3/200655030007.pdfかなり詳しく書いてありますので、ちゃんと知りたい方はこちらの論文と論文内で紹介されている各論文を読んでもらうのがベストです。 ただやっぱ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.randpy.tokyo%2Fentry%2Fpropensity_score_2" title="【傾向スコア-後編】犠牲バントの「本当の効果」を分析するための傾向スコア使い方 - 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/20170723/20170723231511.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-07-26 13:09:51 rich https://www.randpy.tokyo/entry/propensity_score_2 1.0 100%