『効果検証入門』
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2019/1/18
（目次）
嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析
1 章 セレクションバイアスとRCT
1.1 セレクションバイアスとは
1.2 RCT（Randomized Controlled Trial） 1.3 効果を測る理想的な方法
1.4 R によるメールマーケティングの効果の検証
1.5 ビジネスにおける因果推論の必要性
2 章 介入効果を測るための回帰分析
2.3 回帰分析を利用した探索的な効果検証
2.4 回帰分析に関するさまざまな議論
3 章 傾向スコアを用いた分析
3.1 傾向スコアのしくみ
3.2 傾向スコアを利用した効果の推定
3.3 機械学習を利用したメールマーケティング施策の効果推定
3.4 LaLonde データセットの分析
4 章 差分の差分法（DID）とCausalImpact
4.3 大規模禁煙キャンペーンがもたらすタバコの売上への影響
4.4 不完全な実験を補佐する
5 章 回帰不連続デザイン（RDD）
5.1 ルールが生み出すセレクションバイアス
5.4 回帰不連続デザインの仮定
5.5 ビジネスにおける介入割り当てルール
付録 RとRStudioの基礎
A.1 R およびRStudio のダウンロード
A.2 RStudio の基本
A.3 R プログラミングの初歩