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となりそうな気がします。。。 本当でしょうか? もちろんこれで十分な場合もあります。しかし、(1.1) ... となりそうな気がします。。。 本当でしょうか? もちろんこれで十分な場合もあります。しかし、(1.1) では、広告以外の影響が紛れ込んでいることが多々あります。 例えば、普段からよく買い物をしてくれる優良ユーザにだけ広告が打たれていたとしたらどうでしょう。(1.1) 式の1項目は優良ユーザの購買額に大きく引きずられます。一方で、2項目は普段からあまり買い物をしてくれないユーザが集まり値が小さくなります。引き算をしているので、これも (1.1) の値を底上げする方向に働きます。以上の結果として、広告効果を過大評価してしまうことになるでしょう。 このようにデータには本来は見るつもりのなかった偏りが忍び込んでくることが多々あります。この偏りをバイアスと呼び、広告効果を正しく評価するためには、バイアスをいかにして除去するかがカギとなります。 並行世界からの救済「反実仮想」 さて問題は、「バイアスを