これで無理なら諦めて!世界一やさしいデータ分析教室

オーブンソースデータなどWeb上から入手できるデータを用いて、RとPython両方使って分析した結果を書いていきます

Pythonで傾向スコア(Propensity score)マッチングとIPWを実装してみた

さて、今回は傾向スコアマッチングのPythonによる実践編です。 傾向スコアって何?という方は、まずはこちらの記事を参考にしてみてください。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo今回の趣旨としては、Pythonでの実装という部分に重きを置いていますので、手…

傾向スコア(Propensity score)をRで実践 マッチングとIPWの結果を比較

前回、前編・後編と2回に傾向スコアの考え方について学びました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo今回は傾向スコアを使って実際に分析をしていきます。 これまでの実践編記事では、主にスクレイピングを使ってデータを集めていました。今回は趣向を変え…

【Shiny100本ノック】 第1本目 RユーザーならGoogle のQuery Explorerは自分で作るべし!

記念すべきShiny100本ノックの第1弾です。Shinyの記事を100本書いたら、どこかの誰かが書籍化の話しを持ってきてくれると信じています。 本当に書籍化が実現するのか、15本ぐらい書いた時点で挫折してしまうのか、皆さんお楽しみにしていてください。Shinyに…

【後編】犠牲バントの「本当の効果」が分かる!? 傾向スコアの考え方とは

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…

【前編】犠牲バントの「本当の効果」が分かる!? 傾向スコアの考え方とは

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…

都議選当選への影響要因をロジスティック回帰で推定してみた!【Rで実践編】

前回は、都議選の当選・落選という結果が候補者のどんな属性に影響を受けているのか、Pythonで推定を行いました。 また必要なデータは、PythonのBeautiful Soupというライブラリを使ってスクレイピングして取得しました。 randpy.hatenablog.comロジスティッ…

都議選のデータ使ってPythonでロジスティック回帰実践 都民ファーストがやっぱり最強か!?

今回は、前回習った一般化線形モデルの実践編です。 理論編については、以下記事を参考にしてください。 randpy.hatenablog.com分析テーマは、この前行われた都議選です!!立候補者のどのような属性が当選確率に影響したのか、ロジスティック回帰分析を使っ…