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線形回帰において「多重共線性があると推定が不安定になる」とは？〜図と理論で理解する〜
畳屋民也
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Pythonで因果推論(2)~反実仮想と因果効果~
うとしん
2022/05/30
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Pythonで因果推論(8)~回帰不連続デザイン(RDD)を用いた効果検証~
うとしん
2022/07/19
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【Juliaで因果推論】回帰分析 - OLS推定とその仮定
hessihan
2022/05/27
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Pythonで因果推論(3)~介入とランダム化比較試験~
うとしん
2022/05/31
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Pythonで因果推論(6)~傾向スコアを用いた効果検証~
うとしん
2022/06/20
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エッセイ : 経済学的思想から眺めるデータサイエンス
JoanOfArc
2022/06/10
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Pythonで因果推論(4)~回帰分析を用いた効果検証~
うとしん
2022/06/07
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Pythonで因果推論(9)~差分の差分法(DID)による効果検証~
うとしん
2022/07/24
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【Juliaで因果推論】Difference-in-Differences: DID (差分の差分法)
hessihan
2022/06/29
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Pythonで因果推論(5)~層別解析を用いた効果検証~
うとしん
2022/06/14
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Pythonで因果推論(1)~相関関係と因果関係と疑似相関~
うとしん
2022/05/27
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Pythonで因果推論(7)~操作変数(IV)を用いた効果検証~
うとしん
2022/06/25
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【Juliaで因果推論】回帰分析 - OLS推定量の不偏性・効率性・一致性
hessihan
2022/06/09
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【Juliaで因果推論】Potential Outcomes (潜在的結果変数)
hessihan
2022/06/01
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基本的な因果推論手法の使い分け
y0
2023/07/30
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機械学習で因果推論~Double Machine Learning~
うとしん
2022/12/31
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【因果推論】層化無作為化実験(Stratified RCT)をPythonで実装してみた
ka_ichi
25日前
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LLM（大規模言語モデル）が時系列分析に革命を起こした（かもしれない）件
Kazuki Furuhata
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Hogetic Lab
2ヶ月前
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完全な多重共線性がある場合も含めた線形回帰係数推定量の一般形とその性質
畳屋民也
2023/09/01
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Synthetic Control法 (合成コントロール法)
ふぁる
2024/03/11
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【Python】ロジスティック回帰で限界効果を求めたい
hanata
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DMM Data Blog
2024/03/01
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One-Hotエンコーディングしたカテゴリ変数の重回帰係数
畳屋民也
2023/11/16
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残差回帰（もしくは Frisch-Waugh-Lovell 定理）
畳屋民也
2023/09/03
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Pythonで可視化する大標本理論
Mats
2023/06/05
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【記録】効果検証入門
Tutti
2022/06/05
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【因果推論】ATEからCATEへ ~教育訓練RCTデータをCausal Forestを用いてPythonで効果検証~
ka_ichi
8日前
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ガンベル分布に従う独立な確率変数の差がロジスティック分布に従うことの導出
Yuki
5ヶ月前
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モーメント法と最尤推定法の関連性についてメモ
mitama
2024/04/23
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Double/Debiased Machine Learning (DML) の概要
mitama
2ヶ月前
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罰則項付きSynthetic Control法
ふぁる
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点識別可能性と可換図式
Naoaki_H
2023/08/12
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多重共線性
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欠落変数バイアスの取り扱い
ウミウシ飼いたい
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