Symbolic Logic 保護中: 因果効果推定の応用 – CM接触の因果効果と調整効果
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される統計的因果推論の具体的な適用例(平均処置効果ATEや処置群での平均処置効果ATTを用いたCM接触の因果効果と調整効果)
確率・統計:Probability and Statistics
Symbolic Logic ベイズ推定 岩波データサイエンス-ベイズモデリングの世界 読書メモ
岩波データサイエンス-ベイズモデリングの世界 読書メモ
「岩波データサイエンス-ベイズモデリングの世界」 読書メモ。
はじめに
第I部 ベイズモデリングの世界
平均値から個性へ 統計的モデリングの...
Symbolic Logic 保護中: 統計的因果効果の基礎(3)操作変数法とまとめ
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Symbolic Logic 保護中: 統計的因果効果の基礎(2)回帰モデルを用いた手法とマッチングと層別解析を用いた手法
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される統計的因果推論のための回帰モデル手法、マッチングと層別解析手法を使った因果効果推定
Symbolic Logic 保護中: 統計的因果効果の基礎(1)ルービン効果モデルに基づく因果効果の定義
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるルービン効果モデルに基づく因果効果の定義と統計的因果効果の推定(ATT、ATU、ATE)
グラフ理論 機械学習プロフェッショナルシリーズ – ガウス過程と機械学習 読書メモ
サマリー
ガウス過程 (Gaussian Process; GP) は、確率論に基づくノンパラメトリックな回帰やクラス分類の手法であり、連続的なデータのモデリングに利用される確率過程の一種となる。ガウス過程のアプローチでは...
Symbolic Logic 保護中: 準実験のデザイン- 観測データからいかに因果関係を導き出すか
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのためり因果推論でのデータが先にありそこからどのように因果関係を検証するのかについて(操作変数法(IV design: Instrumental variable design)、回帰分断デザイン(RDD; Regression discontinuity design)、中断時系列デザイン(ITS; Interupted time-series analysis)、差の差分析(DID; Difference-in-deferrences analysis 差の差分法とも言う)、傾向スコア・マッチング(PS; Propensity score matching))
Symbolic Logic 保護中: 相関と因果と関係構造(2)バックドア基準
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための因果推論での介入効果を観測すべき変数を絞り込むためのバックドア基準の実際
Symbolic Logic 保護中: 相関と因果と関係構造(1)相関関係(回帰係数)と因果関係(介入効果)のズレ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクのための統計的因果推論として回帰係数と介入効果の値のズレから見た相関関係と因果関係の相違
Symbolic Logic 機械学習プロフェッショナルシリーズ「劣モジュラ最適化と機械学習」読書メモ
機械学習プロフェッショナルシリーズ「劣モジュラ最適化と機械学習」読書メモ
劣モジュラ関数は、離散的な変数に関する凸関数に対応する概念であり、組合せ最適化問題において重要な概念となる。「組み合わせ」とは「何らかの選択可能な...