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​『「効果検証入門」をPythonで書いた』
https://qiita.com/nekoumei/items/648726e89d05cba6f432 by @nekoumei @​Qiita

#python_qiita #因果推論_qiita

「効果検証入門」をPythonで書いた - Qiita

# TL;DR * 書籍「効果検証入門 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎」のRソースコードを、Pythonで(ほぼ)再現しました * https://github.com/nekoumei/cibook-python * ...

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​『CounterFactual Machine Learning勉強会 #4 聴講メモ』
https://qiita.com/calderarie/items/3e0247172a5a083b8f70 by @calderarie @​Qiita

#機械学習_qiita #machinelearning_qiita #推薦システム_qiita #recommendation_qiita #因果推論_qiita

CounterFactual Machine Learning勉強会 #4 聴講メモ - Qiita

# 概要 [CounterFactual Machine Learning勉強会 #4](https://cfml.connpass.com/event/155167/) > 近年因果推論の知識を機械学習に応用したり、逆に因...

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​『Rubinの因果モデル』
https://qiita.com/ground0state/items/66e98ea521154dfe68f4 by @ground0state @​Qiita

#データサイエンス_qiita #因果推論_qiita

Rubinの因果モデル - Qiita

# はじめに 因果推論に興味を持ったので、少し調べてみました。因果推論の基本としてルービンの因果モデルについてまとめました。 # 参考 - https://qiita.com/guglilac/items/71d8c6537c516...

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​『Pythonで時系列解析(因果推論)』
https://qiita.com/omuram/items/3d71881c5488d3aabd27 by @omuram @​Qiita

#python_qiita #時系列解析_qiita #statsmodels_qiita #因果推論_qiita

Pythonで時系列解析(因果推論) - Qiita

Pythonの`statsmodels==0.10.0`を用いて、主に因果推論のやり方をメモ程度に書きました。 それぞれの説明は全くないですがご容赦下さい。 ## 単位根検定 Augmented Dickey-Fuller 単位...

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​『調査観測データの統計科学(選択バイアス/共変量シフト)』
https://qiita.com/saltcooky/items/47a7769438da59ba1af6 by @saltcooky @​Qiita

#r_qiita #統計学_qiita #因果推論_qiita #選択バイアス_qiita

調査観測データの統計科学(選択バイアス/共変量シフト) - Qiita

# はじめに 岩波書店の確率と情報の科学シリーズの星野崇宏 著「[調査観測データの統計科学](https://www.amazon.co.jp/dp/4000069721)」を読んでいき、まとめていってます。 1章 「[調査観測デ...