重回帰分析 変数(X)とパラメータ(β)の解釈 回帰分析： 政策変数(X)を用いて成果変数(Y)を推定するためのパラメータ(β)を求める 政策変数 (X)の種類 ・連続変数 限界効果：Xを+1することの効果 X → X + 1 で β分の成果が得られる。 ↑これでは説明できない場合…

介入に効果があったか？を知る方法 Z=1 :介入あり Z=0:介入なし Y(1) (Z=1)：介入をした時の結果 Y(0)(Z=0)：介入をしていない時の結果 → 式を1本にまとめる Y = Y(0)(1-Z) + Y(1)Z （ex. Zが0の時、Y(1)Zが消える） 同一の集団に (介入あり/介入なし) を試…

因果効果：介入（β）が結果（Y）に与える効果 = E[Y | X=1, C=c] - E[Y | X=0, C=c] = β0 + β1 - （β0) = β1 X=1: 介入あり / X=0: 介入なし C=c: （共変量）外的条件を制御している （→介入あり、なし以外の要因を排除 ） 期待値をパラメータ化 E[Y | X=1] …

全くの初心者ですが、書籍やweb講座で学んだことをアウトプットしていきます。