12/26/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue マーケティング 【完全版】MMMを課題設定から考える｜Google Meridian Media Mix Model｜MMM MMM は、過去の広告支出や売上データを用いて、各マーケティング施策が売上（KPI）にどの程度貢献したかを定量的に分析する手法です。これにより、予算配分の最適化や将来のマーケティン […]
12/07/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue マーケティング パス解析をわかりやすく解説：因果推論からMMMまで パス解析とは？ パス解析は、複数の変数間の因果関係を明らかにするための統計的手法です。 特に、構造方程式モデリング（SEM）の一種であり、観測変数のみを用いて因果関係を推定することができます。 これにより、単なる相関分析 […]
02/11/2024 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue マーケティング 【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 こんにちは、青の統計学です。 アップリフトモデリングは、マーケティングや広告などの分野で、特定のアクション（例えば、プロモーションやキャンペーン）が個々の顧客やユーザーに与える影響を予測するための手法です。 このモデルの […]
01/19/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue マーケティング 【計量経済学】IPW推定量をわかりやすく解説｜因果推論 こんにちは、青の統計学です。 今回は、計量経済学の授業などで傾向スコアとともに出てくるIPW推定量について解説いたします。 IPW推定量とは何か？ IPW推定量は、その名の通り「逆確率重み付け（Inverse Proba […]
01/13/2023 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue マーケティング 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 今回は、子供に対する教育機関の因果効果を分析した、成田悠輔教授の論文を通して、回帰不連続デザインを解説いたします。 参照文献：Regression Discontinuity in Serial Dictatorship […]
08/04/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue マーケティング 【共変量の調整】傾向スコア・マッチングによる因果推論 | python こんにちは、青の統計学です。今回は傾向スコアをご紹介します。 因果推論に必要な考え方ですので、しっかり習得しましょう。 傾向スコア (propensity score) 傾向スコアとは、群間比較研究において、介入を受けた […]
06/11/2022 / 最終更新日時 : 10/26/2025 Blue マーケティング 差の差分析（DID）をわかりやすく解説：多期間DIDとサンプルサイズ計算まで こんにちは、青の統計学です 今回は、実務でもよく使われる「差の差分析」について解説いたします。社会科学系の授業でも紹介されますね。シンプルで理解しやすいかつ強力な分析手法ですが、並行トレンドの仮定など前提となるルールもあ […]
