[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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418(1): (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/02(木)13:41 ID:0WiTNedI0(2/4) AAS
>>417
次元削減とは関係がない
例えば気温とコインランドリーの売上との因果を知りたいとしよう
雨が降れば気温が下がるから天気の影響を取り除いた条件付き共分散COV(売上,気温|天気）、これを求めるのが因果推論の目的。
しかし、その時よく使われる回帰分析は条件付き期待値E(売上｜気温,天気)を求めていて、さらに古典的な回帰分析は気温と天気が無相関であることを仮定している
そこでlasso回帰というベイジアンを導入してその仮定を取り除いている訳だが、その回帰係数が本当に条件付き共分散を与えるか教科書には書かれていない
ちなみに天気と気温が無相関であれば気温の回帰係数が０の時COV(売上,気温|天気)=0になることが証明出来るが問題はそうでないとき
419(1): (ﾜｯﾁｮｲ 5e10-yRwb [153.131.102.129]) 2020/07/02(木)13:49 ID:zuc+dLkW0(3/4) AAS
>>418
共分散が因果関係を表すとは自分は理解していないけどそうなのか？
回帰分析は気温の変数と売上の変数の関係を数式で表してるだけで因果関係は判らないのはそうだと思う
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