「因果推論」の手法であるアップリフトモデリング(Uplift Modeling)について解説します。マーケティング施策の「個の因果」を捉え、ROIを最大化する必要性から、Two-ModelアプローチやX-LearnerなどのMeta-Learnersまで、数学的背景と共に詳しく紹介します。

因果推論の手法「IPW推定量」をわかりやすく解説。IPW（逆確率重み付け）がなぜバイアスを補正できるのか、前提となる傾向スコアの役割から、潜在的アウトカムを用いた数学的背景、Horvitz-Thompson推定量まで、計量経済学の観点で紹介します。

傾向スコア・マッチング（PSM）を用いて、共変量を調整しセレクションバイアスを除去する方法を解説。因果推論の基本的なアプローチであるPSMの理論と、具体的な分析手順を学び、介入効果をより正確に推定しましょう。