Pythonで因果推論(4)~回帰分析を用いた効果検証~
はじめに 線形回帰による因果推論について、Pythonによる実装を交えてまとめました。回帰分析の特性の導出や理論的な背景については記述しておりません。内容について誤り等ございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。 回帰分析の概要 回帰分析とは、説明変数Xを1単位増減させたときに、被説明変数Yがどの程度変動するかを出力する分析手法です。 因果推論における回帰分析 因果推論の文脈では、何らかの処置を表す変数D(以下、処置変数)が、被説明変数Yにどれだけの効果を与えているかを検証する際に回帰分析を利用します。例えば Y = b_0 + b_DDというような回帰モデルを作成し、 帰無仮説を「b_D = 0」として検定を行い、処置変数Dが被説明変数Yに影響を与えていると言えるか パラメータb_Dを推定して、処置変数Dが被説明変数Yにどれくらいの影響を与えているか などを検討します。 処
リッジ回帰やラッソ回帰で因果推論できるのか？ - Qiita
はじめに 因果推論を行う手法の1つとして、線形回帰が挙げられます。今回は、その線形回帰の拡張とも言えるリッジ回帰(Ridge回帰)やラッソ回帰(Lasso回帰)を用いて因果効果を推定してみるとどうなるのか、Pythonによるシミュレーションと共にまとめました。内容に誤り等ございましたら、ぜひご指摘いただけますと幸いです。 結論 リッジ回帰やラッソ回帰を用いると、うまく因果効果を推定することができません。 これは、リッジ回帰やラッソ回帰を行うことで、線形回帰（線形回帰モデルをOLS推定）による推定値よりも汎化誤差が小さくなる一方で、不偏性と呼ばれる因果効果をバイアスなく推定するために必要な性質が失われてしまうからです。 通常の線形回帰における最小二乗法(OLS)では、下記の損失関数を最小化するパラメータを求めます。
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