交絡
今回は、前回<因果関係と相関関係>で述べた『データを時間毎に細かく区切り、前後関係を考慮しつつ解析することは因果関係を探る上で役に立ちますが、それも原因と結果の関係が予め予想がついている場合だけで、それが未知の状態ではデータベースの解析か…
前回は交絡因子と言う実在する怪物の話をし、その対処法の一つとして層別化を紹介させていただきました。そして、その層別化にも限界がありそうだ、ということもお話ししました。今回は、もっと根源的な意味で最強の対処法であるランダマイズ化について説明…
今回は、前回<因果関係と相関関係>で述べた『データを時間毎に細かく区切り、前後関係を考慮しつつ解析することは因果関係を探る上で役に立ちますが、それも原因と結果の関係が予め予想がついている場合だけで、それが未知の状態ではデータベースの解析か…
前回は交絡因子と言う実在する怪物の話をし、その対処法の一つとして層別化を紹介させていただきました。そして、その層別化にも限界がありそうだ、ということもお話ししました。今回は、もっと根源的な意味で最強の対処法であるランダマイズ化について説明…