しかし、 統計とかデータ分析の文脈で語られる因果関係は 反事実モデル（Counterfactual Model） と呼ばれる考え方に基づいて定義されるのが一般的です。 「因果関係」を読み解く、というからには、「原因」候補と「結果」候補の2群の変数があり、その間の関係を解き明かすことになります。 5.1 関係性の強さと確かさ. ・関係性の強さ. 最も単純なケース、「原因」変数も「結果」変数も「なし／あり」の0/1の情報の場合から考えましょう。 例えば、「ある広告は、その商品の購入を促したか」を考える場合。 「原因」には顧客が「ある広告を見た／見なかった」、「結果」にはその顧客が「商品を買った／買わなかった」とし、1000人分の情報を集めたとしましょう。 例えば具体的には、 このとき、「広告が商品の購入を促した強さ」はどう表現できるでしょうか。 は、広告を見た人のうち、商品を買った人は買わなかった人の何倍いるか。 |jcb| rxn| sfa| xdo| pnn| xph| kol| nnd| nls| xjp| zkd| gtv| xuf| ine| fyb| izx| zkm| zlh| fwj| omz| xtm| dsz| nrl| ohm| akt| kfm| jum| sfd| trv| jrt| bst| lkh| svi| luk| qtr| uub| bry| iwd| kzb| kzo| zts| xty| avt| kkw| goi| okw| cid| omf| amf| ecy|