因果推論-2-基本実装-20250630

これは私の学習のアウトプットです。因果推論の基本的な手法群の理論を説明し、どのように実装するべきかをまとめました。

NotebookLMによる要約(一部修正)

この文書では、実践的な因果推論の知識とスキルを習得することを目的とした学習過程がまとめられています。具体的には、回帰分析（SEM）、傾向スコア分析、二重にロバストな推定法、回帰不連続デザイン、操作変数法、差分の差分法、合成コントロール法の主要な因果推論手法について、その基本的な実装と評価方法を解説しています。各手法の理論的背景、適用例、データ収集と確認、識別仮定、因果効果の推定、そして結果の評価が、具体的なPythonコードと図示を交えながら説明されています。特に、各手法の利点と課題にも言及し、実践的な側面を強調しています。