データ駆動型回帰分析---計量経済学と機械学習の融合

この本について

分析のたびに「これ、本当に自分の判断でねじ曲げてないか…」と不安になることが多いんですよね。モデル選択も、気づけば都合のいい形に寄せてしまう。予測と因果がごちゃついたまま走り切ってしまう日もあるし、理論の裏付けを取ろうとしても、どこまで信じていいのか迷う瞬間があると思います。 この本は、そのモヤモヤに正面から向き合ってくれます。著者が繰り返し扱うのは「分析者の恣意性をどこまで減らせるか」という視点で、読み進めるほど、自分がどの場面で恣意的になりやすいのかが見えてきます。例えば、最大モデルが常に選ばれてしまうような状況をどう避けるか、限界効果の分析と予測という目的の違いをどう運用に落とし込むか、一様妥当性のような“どんな分布でも耐える”考え方をどう取り入れるか。どれも現場で手を動かしているほど刺さるはずです。 理論の紹介で終わらず、「実際に自分の分析だと何が変わりそうか」を考えたくなる本でした。計量経済学と機械学習のあいだで足場が定まらない人に特に合うと思います。