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効果測定のゴールデンスタンダードであるランダム化比較試験(RCT)。しかしその実行は、正しく運用する知識や理解の不足もあり、必ずしも容易ではありません。そのようなとき蓄積される観察データから実験的状況を作り出し、介入効果の推定を試ろみる必要があります。本動画では、このような準実験的効果測定の解析手法について解説します。具体的には、DID(差の差分析)、IV法(捜査変数法)、RDD(不連続回帰デザイン)の3つについて紹介します。

◆構成

  • chapter-01:イントロダクション
  • chapter-02:因果推論の型
  • chapter-03:DID:差の差分析とは?
  • chapter-04:IV法:操作変数とは?
  • chapter-05:IV法:操作変数に期待される性質
  • chapter-06:IV法:未観測の交絡にも対応
  • chapter-07:IV法:捜査変数は見つかるのか?
  • chapter-08:IV法:その活用可能性
  • chapter-09:RDD:回帰不連続デザインとは?
  • chapter-10:RDDと機械学習

◆参照

動画配信サービスに向けて

今春、データの科学に関する動画配信サービスを開始予定です。正式な開始時期や会員プラン等については追ってお知らせさせて頂きます。理論的に優れていても現場視点の薄いコンテンツや、現場主義に名を借りた理論軽視のコンテンツとも違ったものを提供していきたいと思いますので、応援いただければ幸いです。

  1. データの科学に関するレクチャーコンテンツ
  2. 最新技術動向把握のためのコンテンツ
  3. 使えるのに使われていない古い技術にも注目
  4. ビジネス部門からみたデータ活用視点の考察と提言
  5. データサイエンス部門からみた実践的技術活用視点の紹介
  6. etc.
https://cintelligence.co.jp/contact/
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