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designing-experiments

pymc-labs
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デザインdesigndata

について

このスキルは、データ構造に基づいて因果推論に適した準実験手法(DiD、ITS、SC)を選択する際に開発者を支援します。対照群の有無やデータセットの単位・時間次元を考慮した明確な意思決定フレームワークを提供します。観察データがあり、どの分析手法を適用すべきか迷っている場合にご利用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pymc-labs/CausalPy -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pymc-labs/CausalPy
Git クローン代替
git clone https://github.com/pymc-labs/CausalPy.git ~/.claude/skills/designing-experiments

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

pymc-labs/CausalPy
パス: .claude/skills/designing-experiments
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causal-inferencepymcquasi-experimentalquasi-experiments

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