今再びのRによる因果推論_Causal Interference by R_#japanr

Transcript

1. 今再びのRによる因果推論 Causal Interference by R 1

2. Causal Inference by R 免責事項 2 / 11 - 本登壇は個⼈の⾒解であり、所属する組織の公式⾒解ではありません

   - 先⽇、⽩⾦鉱業で話した「因果推論の基礎とその罠」の実装編です - 初⼼者向けです - githubにコード公開しています(h-ps://github.com/ninopira/causal_inference) - - ツイッターにたくさんつぶやくと運営&⾃分が喜びますので、たくさんツイートしてください

3. Causal Inference by R ⾃⼰紹介 3 / 11 仁ノ平 将⼈

   Masato Ninohira (@nino_pira) 早稲⽥⼤学 創造理⼯学研究科 経営システム⼯学専攻 共同研究先のマーケティングデータ × データサイエンス データサイエンティスト@BrainPad 2018年新卒 強化学習 / NLP / 統計的因果推論 / 画像異常検知 / PM⾒習い Data Gateway Talk 主催 ⇦ 第5回参加者募集中 ブログ:下町データサイエンティストの⽇常 B’zファン フットサル 仕事 学⽣ 趣味

4. Causal Inference by R 個⼈的な宣伝 4 / 11

5. Causal Inference by R 先⼈達が素晴らしい発表をしている 5 / 11 And More…

   たくさんあって 全部発掘しきれてない

6. Causal Inference by R 因果推論とは︖ 6 / 11 - 〇〇することによるXXXへの効果測定

   - 傾向スコア（〇〇される確率）を求めてマッチング - 広告の効果測定 - 喫煙したから肺がんになりやすいか - バント作戦が得点率を上げるか

7. Causal Inference by R 概要 - 傾向スコアを推定するモデル 評価 - (c統計量)

   - 傾向スコアの分布 今⽇の紹介 7 / 11 傾向スコアモデリング マッチング 概要 - 1 on 1 マッチ（のみを紹介） 評価 - Standard Difference

8. Causal Inference by R 傾向スコアモデリング 8 / 11 傾向スコア を推定するモデル

   傾向スコアの分布を確認（テスト / コントロールで左右対称がgood）

9. Causal Inference by R マッチング 9 / 11 概要 算出された傾向スコアを⽤いて

   - 傾向スコアが近いテスト / コントロールのデータをペアリング - 因果効果︓マッチングしたペアのyの差分の平均値 が、なんと Matchingライブラリで解決︕︕

10. Causal Inference by R 時間がない。許してください。 10 / 11 先⼈の資料や⾃分のブログを⾒てください

11. Causal Inference by R 11 / 11 Thank you for

    listening