統計
こちらの第3章後半です 入門 統計的因果推論作者:Judea Pearl,Madelyn Glymour,Nicholas P. Jewell朝倉書店Amazon 媒介 ある変数が別の変数に影響を与える場合、直接影響を与える場合と間接的に影響を与える場合とが存在し、この二つを分離することは一般的…
こちらの第3章後半です 入門 統計的因果推論作者:Judea Pearl,Madelyn Glymour,Nicholas P. Jewell朝倉書店Amazon 以前効果検証入門でも学習していましたが、表記方法や捉え方が異なっていたため、まとめてみました。 hiramekun.hatenablog.com 前提 逆確率…
バックドア基準 何をしたいか バックドア基準の定義 具体例 フロントドア基準 何をしたいかと具体例 フロントドア基準の定義 バックドア基準とフロントドア基準 こちらの第3章後半です 入門 統計的因果推論作者:Judea Pearl,Madelyn Glymour,Nicholas P. Jew…
介入とは 調整とは 調整化公式 Simpsonの例 調整化公式まとめ トランケート乗法公式 介入と調整化公式 こちらの第3章前半です。 入門 統計的因果推論作者:Judea Pearl,Madelyn Glymour,Nicholas P. Jewell朝倉書店Amazon 介入とは 介入によってある変数の値…
条件付き独立性と d-separation グラフィカルモデルの基礎的な概念です。 構造的因果モデル グラフィカルモデル 条件付き独立性とは 基本的な例 tail-to-tail (分岐経路) head-to-tail (連鎖経路) head-to-head (合流点) 有向分離 (D分離) 参考 構造的因果モ…
はじめに 1章 セレクションバイアス ポテンシャルアウトカムフレームワーク t検定のプロセス 標準誤差の算出 効果の推定値と標準誤差を使ってt値を算出 t値を使ってp値を算出 p値を有意水準と比較する 2章 共変量 脱落変数バイアス Conditional Independence…
今回はRでKLダイバージェンスを描画します。 KLダイバージェンスとは、カルバック・ライブラー情報量の略称。2つの確率分布の差異を測る距離的尺度として捉えることができます。 と言われても実感がわかないと思うので、実際に描画して感覚を掴んでいきたい…
自分の実装はgithubにあります。 github.com D次元正規分布 定義 散布図 確率密度関数 参考 D次元正規分布 1次元正規分布はよく統計学とかでも出て来ますが、今回は2次元正規分布の確率密度関数を描画したいと思います。 定義 ：次元 ：D次元ベクトル ：xの…
