今回はこちらの論文を読みながら、学びをメモしていきます。 Chan, David, and Michael Perry. "Challenges and opportunities in media mix modeling." Google Inc 16 (2017). research.google Abstract Introduction Causal Inference Randomized experime…

金本さんのこちらの本 因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―作者:金本拓オーム社Amazon を読んでいます。 今回は第3章で紹介されていた構造方程式モデル（Structural Equation Modeling: SEM）について勉強しまし…

（一般化）線形回帰モデルを実務で使うことも多く、頭の中にケーススタディを大量にインプットするためこちらの本を読んでいます。 Regression and Other Stories (Analytical Methods for Social Research)作者:Gelman, AndrewCambridge University PressAm…

今日はこれを読みました。 zenn.dev 回帰問題を解いていると、正解分布と予測分布がずれていることありますよね。特に、ゼロ過剰であったりlong tailな場合は、予測値がマジョリティに引っ張られてほとんど原点でのデルタ関数みたいになりませんか？ この記…

実務では線形回帰ばかりを使っているのに、きちんと勉強したことないのでいろいろと調べてた。 Twitterで観測する強い方達は大体佐和本を薦めてる。これを読め！！って話なんだろうけど、きちんと読んだ人どれくらいいるのだろう。。私には敷居が高かった。 …