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回帰式 Y: 目的変数 Z: 介入変数 X: 共変量 どれくらいXを加えれば良い？ 判断基準 → × 統計的に有意なβ ○ 脱落変数バイアス（OVB）が大きいもの ＝ 目的変数Y , 介入変数Z と関係性の大きいX これによってセレクションバイアスを小さくすることができる 脱…

ロジスティック回帰 パーセプトロンの収束が保証される条件 ・2クラスが線形分離可能であること 線形分離不可の場合 →エポックごとに誤分類されている訓練データがある → 重みが絶えず更新されてしまう 対応策 ロジスティック回帰 特徴 ・分類モデル ・多ク…

分類アルゴリズムの選択 ノーフリーランチ定理 → データに関する予備知識・前提知識→ 良いアルゴリズムを作ることができる 全てのデータに最適な1つのアルゴリズムは存在しない → 複数のアルゴリズムで試す中で、最善のものを選ぶ scikit-learnの関数、クラ…

バッチ勾配降下法 → 訓練データ全体から学習を計算する ＝ 学習ごとに、訓練データ全体を評価するー計算コストが高い 対応 確率的勾配降下法： 訓練データごとに段階的に重みをつける 特徴 ・高速に収束する（重みの更新頻度が高いため） ・浅い局所的最小値…

機械学習アルゴリズム ・パーセプトロン ・ADLINE 人口ニューロン McCulloch-Pittsニューロン（MCPニューロン） → 2値出力を行う単純な理論ゲートとしての神経細胞 理論ゲート：論理演算の結果0 or 1を返す電気回路 Frank Roseblattさん：MCPニューロンモデ…

ビジネスでランダム化比較試験はコストがかかる → 因果推論 計量経済学 で解決する しかし、セレクションバイアスの理解が必要！ セレクションバイアスはどういう時に発生するのか？ セレクションバイアスは 人orシステムが意思決定する時に起こりやすい → …

実験的手法 vs 観察データ ・実験的手法（RCTなど） メリット 因果関係を明らかにしやすい デメリット サンプルサイズが十分に必要 コストが高い ・観察データから因果関係を見つける方法 → ある介入を行ったAさんと介入を行っていないBさん（反実仮想）で比…

外的条件Cを制御する様々な方法 複数時点で観測されたデータ クロスセクションデータ：同時点で複数の対象から取得されたデータ 繰り返しクロスセクションデータ：いくつかの時点で収集されたデータ パネルデータ：いくつかの時点で同じ対象から収集されたデ…

Y = β0 + β1X + U 内生性：政策変数Xと誤差項Uが相関を持つこと → この場合、βは一致推定量にならない XとUの関係性 βが不偏推定量の条件4つの内の1つ： XとUが平均独立 βが一致推定量の条件：XとUが無相関 = {Cov(X, U)=0} 内生性があっても一致推定できる…

最良な線形不偏推定量である条件 →ガウスマルコフ仮定 不偏推定量であるルール4つ ＋ 最もβの分散が小さいルール1つ Ｕの分散が均一かどうか調べる → F検定 ・ブルーシュ＝ペーガン検定 ・ホワイト検定 帰無仮説: 分散は均一である （= Ｕの分散はXに依存し…