Np-Urのデータ分析教室

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

傾向スコア(Propensity Score)〜理論から実践まで〜

傾向スコア(Propensity Score)について解説している理論、実践記事です。因果推論をする上でのテクニックの一つになります。

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…

【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

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…

【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

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…