R/Pythonによる比較・因果推論・予測研究 (ver 0.12)

Preface

• 定量的な比較、（反実仮想）因果推定、予測分析をRによって行う方法を紹介

• 経済学におけるデータ分析の大部分は、複数の変数間での関係性の理解・利用を目的としている。 本ページでは、ある結果変数\(Y\)と独立変数（群）\(X=X_1,...,X_L\)の関係性に焦点を当てる。 また\(Y\)と\(X\)がともに観察でき、関心のある母集団からランダムサンプリングされたデータが入手出来ている。

• 具体的な分析目標を大きく（予測）\(Y\)の予測関数の推定、（比較）異なる\(X\)間での\(Y\)の比較、（因果効果）\(X\)の変化が\(Y\)に与える因果効果の推定、に大別し、それぞれについて簡単な説明とRのサンプルコードの提供

  • 随時Pythonコードを追加

• Example dataとしては、Githubレポジトリ内ExampleDataフォルダーのExample.csvを使用

• Section 1  概念整理 本ページで紹介する手法の理論的概論

• Section 2  R準備 基本的なR文法の紹介

• Section 3  OLS for BLP Best Linear Approximationの推定方法としてOLSの紹介

• Section 4  線形モデルによるパラメータの推定 線形モデルを用いたパラメータ推定

• Section 5  教師付き学習による母平均モデルの推定 予測モデル推定

• Section 6  セミパラメトリック推定によるパラメタ推定 セミパラメトリック推定 \(+\) 機械学習 による平均差の推定

• Section 7  異質性の探索 セミパラメトリック推定 \(+\) 機械学習 による条件付き平均差の推定

• Section 8  付録: 記述統計 Treatmentグループ別の記述統計

• Section 9  付録: データ整備 recipesパッケージを用いた統合的なデータ整備