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統計、機械学習周りの勉強や提案やOSS開発の記録

統計学

【書評/書籍紹介】施策デザインのための機械学習入門 〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方

本記事では、2021年8月4日に技術評論社さまから発売された施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方(齋藤優太、安井翔太 著、株式会社ホクソエム 監修; 以下本書と呼びます)の紹介を行います。 gihyo.jp なお…

IPW 推定量の漸近分散についての補足

過去の記事の中で、 IPW の漸近分散について、以下の主張を行っていました。 よって、 Potential outcome の符号が等しければ右辺が0以上になり、「Horvitz-Thompson estimator より Hajek estimator の方が漸近分散が小さい」という主張が成立すると考えら…

因果推論における standardization と parametric g-formula の関係性

過去の記事では、因果推論の中で重要な手法の一つである IPW の概要や疑問点について整理してきました。 今回は、 IPW と双璧をなす重要な手法である Standardization(標準化) について簡単に紹介します。 これまで同様、what if book を中心に議論してい…

色々なIPWの整理 〜 Stabilized weights の使い所 〜 (2)

前回の記事に引き続き、 IPW についての連載第2弾です。 今回も what if book を中心に議論していきます。 目次はこちらです。 記事のゴール 新規性 前提知識 IPWの目的 what if book の2章の紹介 2章の主張への疑問点 what if book 12.3 節の紹介 色々な擬…

色々なIPWの整理 〜 Causal inference: what if の12章を中心に 〜 (1)

Hernan and Robins によって書かれた因果推論の本(本記事では "what if book" と呼びます。著者のサイト にPDFが無料で公開されています)を読んでいく中で、IPW (Inverse Probability Weighting; 逆確率重みづけ) 周りの細かいところを整理するのが難しい…

調査観察データの統計科学 3.1の行間メモ

星野先生によって書かれた調査観察データの統計科学(以下本書と呼ぶ)を読んでいて、3.1節の式の導出に少し困ったので、メモを残します。 脚注に書いてある通り、厳密な証明は見つけられていないので、知見のある方はご指摘いただけると幸いです。 調査観察…