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因果推論
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因果推論

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象意偏差馬券術•3ヶ月前

🧠なぜ当たり、なぜ外れたのか？──Ver.4.5が補完する“予測の語り直し”

025年7月、南関東の名スプリント「習志野きらっとスプリント」は、1番人気のエンテレケイアが6着に沈み、JRA転入初戦のファーンヒルが鮮やかに勝利するという、印象的な結末となった。“なぜ当たらず、なぜ外れたのか？”――この問いに、ただ「馬場が」「位置取りが」と言葉を重ねるだけでは、納得には届かない。 💬ZOU-I君：「このレース、読みのどこがズレてたか、一緒に構造で見てみよう！」 本記事では、Ver.4.5と呼ばれる新たな予測構造「Echo構造補完モデル」を実戦投入し、読みのズレと整合を因果・視覚・物語の3層で解析した。その中心には、4つの補完指標（Δ象スコア／裏象トリガー／展開順応度／DSD…

#競馬予想#競馬AI#地方競馬#習志野きらっとスプリント#馬券戦略#因果推論#ExplainableAI#構造バイアス#ナビゲーションAI#物語で学ぶAI

関連ブログ

ある産婦人科医の備忘録•4ヶ月前

因果推論　IPTW-MSM　G-formula　の考え方

因果推論におけるIPTW-MSMやG-formulaを勉強。 G-methodsの3つの内、比較的理解しやすい2つ。 傾向スコアを用いたIPTW「傾向スコアの逆確立で重み付けすると交絡の影響を排除できる」くらいの理解のレベル感から一歩進もうと思います。 IPTW（MSM）、（更にG-formulaも）は時間依存性変数の文脈で出現しますが、いずれも時間依存ではない（Fix）交絡への対処でも用いられます。 なにがしたいのか？ ⇒ 交絡の影響を排除したい、Exchangeabilityを獲得したい。 ・IPTW-MSM IPTWを用いて交絡の影響を排除した擬似集団を作ります。疑似集団の作成のためにP…

#IPTW#G-formula#Time-varying covariate#Propensity score#傾向スコア#因果推論
Insight Edge Tech Blog•5ヶ月前

LLMは因果推論を理解できるのか？最新研究から探る生成AIの因果推論の可能性と課題

目次 目次 背景 因果推論とLLM 因果推論 大規模言語モデル (LLM) LLM × 因果推論に関する先行研究 LLMは本当に因果関係を理解しているのか 相関から因果を推論する難しさ：Corr2Causeベンチマーク LLMの因果推論における落とし穴：時系列と反事実の課題 因果推論における「グラフ」と「順序」の重要性 LLMと因果グラフを統合 どのような使い方が良さそうか 今後の展望 終わりに 背景 データサイエンスチームの五十嵐です。本記事ではLLM×因果推論について最新論文を調査した内容をもとに考察します。 近年、大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理の分野で目覚ましい進歩を遂げ、多岐…

#データ分析#因果推論#生成AI
i-plug Tech Blog•5ヶ月前

回帰不連続デザインでページ遷移コストを推定してみた

はじめに こんにちは。プロダクト戦略部プロダクト戦略グループでデータサイエンティストとして働く上條です。 大学院を卒業後、24新卒としてi-plugに入社し、現在は施策の効果検証や機能のロジック部分の検討、データに基づいたプロダクト戦略設計など、データにまつわる様々な業務に携わっています。 今回はデータと統計的因果推論の手法を用いて、仮説の実証から施策の実装まで至ったケースを紹介します。 本記事で主に想定する読者は、因果推論の基礎的な部分に一定理解がある前提のデータ分析者です。 因果推論の基礎などについては、様々なWebサイトで既に解説されていますので、本記事では省略させていただきました。特に…

#因果推論#データ分析#データサイエンス#R (プログラミング言語)
jiku log•6ヶ月前

「効果検証入門」 読書メモ一覧

はじめに 製造業におけるデータ分析業務では，新たな生産手法の導入，品質改善施策，保全スケジュールの最適化など，さまざまな取組みに対して「本当に効果があったのか？」ということを検証する必要がある。しかし，実際の業務データは施策の対象者やタイミングが恣意的に決められることも多く，単純な比較では誤った結論に至るリスクがあると考えられる。 安井翔太 著「効果検証入門～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」は，こうした現場特有の課題に対して，因果推論や計量経済学の視点から適切な分析手法を提示しており，実務における効果検証の精度と信頼性を高める上で大きな示唆を与えてくれると考え，本書を読むことにし…

#因果推論
jiku log•6ヶ月前

「効果検証入門」を読む　～第5章 回帰不連続デザイン(RDD) ～

はじめに 実務における効果検証の精度と信頼性を高めるための方法論を学ぶために，安井翔太 著「効果検証入門～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」を読むことにした。 本記事は，「第5章 回帰不連続デザイン(RDD)」における，RDDの基本的な考え方に関する読書メモである。 本書の紹介ページ 効果検証入門 | 技術評論社 関連コード GitHub - ghmagazine/cibook 本記事を読むことで得られること 本記事を読むことで得られることは，主に以下の内容である。 回帰不連続デザイン(RDD)の基本的な考え方 目次 はじめに 本記事を読むことで得られること 目次 第5章 回帰不連…

#因果推論
jiku log•6ヶ月前

「効果検証入門」を読む　～第4章 差分の差分法(DID)とCausalImpact ②CausalImpact～

はじめに 実務における効果検証の精度と信頼性を高めるための方法論を学ぶために，安井翔太 著「効果検証入門～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」を読むことにした。 本記事は，「第4章 差分の差分法(DID)とCausalImpact」における，CausalImpactに関する読書メモである。 本書の紹介ページ 効果検証入門 | 技術評論社 関連コード GitHub - ghmagazine/cibook 本記事を読むことで得られること 本記事を読むことで得られることは，主に以下の内容である。 CausalImpactの基本的な考え方 目次 はじめに 本記事を読むことで得られること 目次…

#因果推論
Gaudiy Tech Blog•6ヶ月前

ファン国家のために"人類の失敗"を代替する。Gaudiyがデータサイエンスと機械学習をやっていく話

はじめまして。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップ Gaudiy の tatsuki (@tatsukiiine)と申します。 Gaudiyは、誰もが好きや夢中で生きられる社会「ファン国家」の創造をビジョンに掲げ、その実現をエンタメ領域から目指しています。 note.com この「ファン国家」は、単一の巨大なコミュニティというよりは、多様な価値観や熱量をもっている無数の「マイクロコミュニティ」が相互に繋がり合うネットワークのようなものです。それは、情熱、創造性、ビジネス、テクノロジー、そして多くの人々の相互作用が渦巻く、複雑でダイナミックなエコシステムになるはずです。 しかし、この…

#データサイエンス#機械学習#因果推論#LLM#LLM Agent
jiku log•6ヶ月前

「効果検証入門」を読む　～第4章 差分の差分法(DID)とCausalImpact ①DID～

はじめに 実務における効果検証の精度と信頼性を高めるための方法論を学ぶために，安井翔太 著「効果検証入門～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」を読むことにした。 本記事は，「第4章 差分の差分法(DID)とCausalImpact」における，DIDに関する読書メモである。 本書の紹介ページ 効果検証入門 | 技術評論社 関連コード GitHub - ghmagazine/cibook 本記事を読むことで得られること 本記事を読むことで得られることは，主に以下の内容である。 差分の差分法(DID)の基本的な考え方 目次 はじめに 本記事を読むことで得られること 目次 第4章 差分の差分…

#因果推論
jiku log•6ヶ月前

「効果検証入門」を読む　～第3章 傾向スコアを用いた分析 ②傾向スコアの分析例～

はじめに 実務における効果検証の精度と信頼性を高めるための方法論を学ぶために，安井翔太 著「効果検証入門～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎」を読むことにした。 本記事は，「第3章 傾向スコアを用いた分析」における，傾向スコアの分析例に関する読書メモである。 本書の紹介ページ 効果検証入門 | 技術評論社 関連コード GitHub - ghmagazine/cibook 本記事を読むことで得られること 本記事を読むことで得られることは，主に以下の内容である。 RのサンプルコードをPythonで置き換えて実行した例 目次 はじめに 本記事を読むことで得られること 目次 3.2 傾向スコ…

#因果推論