-

効果量とは?サンプルサイズ設計を実務で使うには
-

サンプルサイズ設計のガイド:基礎理論と実践をわかりやすく
-

【完全版】MMMを課題設定から考える|Google Meridian
-

パス解析をわかりやすく解説:因果推論からMMMまで
-

【因果推論】uplift modeling(アップリフトモデリング)とは?詳しく解説|TWO MODELとX LEARNER
-

【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud
-

【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python
-

【計量経済学】IPW推定量をわかりやすく解説|因果推論
-

成田悠輔教授の論文でも使われた回帰不連続デザイン(RDD)を学ぶ|python
-

【共変量の調整】傾向スコア・マッチングによる因果推論 | python
-

UI/UX 改善における統計的アプローチ: ~サンプリング設計とベイズ推論の活用~
-

シンプソンズのパラドクスとは?──「部分」と「全体」で逆転する統計の落とし穴










