こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回も前回に引き続きアウトカムが2値のHeterogeneous Treatment Effects(HTE)に関する簡単な検証実験を扱います。ベイズを利用してT-Learnerに事前知識を組み込むことで推定が改善されるのかを調べたものです。コードはRとStanです。前回の記事は以下。 analytics.livesense.co.jp データ データは前回の記事で利...| LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回はアウトカムが2値のHeterogeneous Treatment Effects(HTE)に関する簡単な検証実験を扱います。コードはRです。やりたいことはパラメトリックなモデルのみを使ってHTEを推定することですが、比較用に非線形モデルを使った方法についても調べました。 Heterogeneous Treatment Effects(HTE) HTEは、属性等で条件...| LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は転職ドラフトの年収非公開施策のデータ分析の一つとして行った、施策が提示年収に与えた平均処置効果推定の紹介です。今回の記事は過去に行った分析結果を因果推論手法で再確認するのが主な目的です。 年収非公開施策ではA/Bテストを行っていないため、年収非公開施策回のみに参加...| LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は平均処置効果の推定方法について紹介します。より具体的にはマッチングや重み付けといった共変量のバランシングを利用してバイアスの小さい推定をする方法を使い、複数得られた推定結果を絞り込んで意思決定に使える結論を得るまでの流れを扱います。サンプルデータを使って実際...| LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回はCovariate Balancing Propensity Score(CBPS)の紹介をします。また、Rのmomentfitパッケージを利用したCBPSの実装も扱います。 CBPSは共変量のバランスも考慮して傾向スコアを算出する方法です。以前の記事で紹介したGeneralized Method of Moments(GMM、一般化モーメント法)を利用しているところも特徴の一つにな...| LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回は平均処置効果の推定方法について紹介します。より具体的にはマッチングや重み付けといった共変量のバランシングを利用してバイアスの小さい推定をする方法を使い、複数得られた推定結果を絞り込んで意思決定に使える結論を得るまでの流れを扱います。サンプルデータを使って実際...| LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回はアウトカムが2値のHeterogeneous Treatment Effects(HTE)に関する簡単な検証実験を扱います。コードはRです。やりたいことはパラメトリックなモデルのみを使ってHTEを推定することですが、比較用に非線形モデルを使った方法についても調べました。 Heterogeneous Treatment Effects(HTE) HTEは、属性等で条件...| LIVESENSE Data Analytics Blog