はじめに 傾向スコアを用いた因果推論手法について、Pythonによる実装を交えてまとめました。内容について誤り等ございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。 傾向スコア 傾向スコアとは、属性ベクトルX^iから予測される処置が施される確率(すなわち、処置を受ける傾向)のことです。 P(D^i=1|X^i) = E(D^i|X^i) = e(X^i)と表されます。効果検証にて傾向スコアを利用する際には、{Y^i_1,Y^i_0} \perp D^i | e(X^i)という条件付き独立の仮定が満たされている必要です。 傾向スコアを用いた因果推論手法はたくさんありますが、本記事では代表的な3つの因果推論手法をご紹介します。 傾向スコアマッチング 逆確率重み付け法(IPW) 二重にロバストな推定法(DR法) いずれの因果推論手法も傾向スコアを算出するところまでは同じなので、まずはデータ
