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DR(doubly robust)推定量について

概要

• doubly robustとは二重頑健という意味
  • 推定値を２つ利用して、一致推定量の上げる方法(片方が微妙でもOK)
• 効果の影響を測る
  • CMなどは多くの場合、ネガティブサンプルがわかりにくい
    • 影響度を測るための混合行列が作りにくく、推定値が入ってしまうことを意味している
  • 推定値が入ったときの影響を軽減するために２つの変数を用いている　

定義

\[\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left(\frac{1}{e_i}y_{1i} - (1-\frac{1}{e_i}) \hat{y_{1i}} \right)\]

• ({y_{1i}}); 介入した結果
• ({\hat{y}_{0i}}); 介入しなかった結果の推定値
• \(e_i\); 傾向スコア

傾向スコアとは

• 概要
  • 対象者\(i\)が介入ありグループ（処置群）に属する確率
• 具体的な求め方
  • CMの影響を図りたいのであれば、デモグラ情報などからCMを見る確率の逆数がその値になる

参考

• 傾向スコアを利用した施策効果推定/Qiita
  • 詳細なコードも記されておりわかりやすい
• BigQueryで傾向スコア分析 ~Doubly Robust推定量~/note