HOMELv015 サンプル選択バイアス(Sample Selection Bias)を補正するために、プロビットモデルと線形回帰モデルを組み合わせた手法はどれか。 2026年5月15日 ヘックマン法は、第1段階で選択確率(逆ミルズ比)を推定し、第2段階の回帰式にそれを説明変数として加えることで、選択バイアスを補正する。 複雑な事後分布を近似するために、KL情報量を最小化するような単純な分布族の中から最適な分布を見つける手法はどれか。 互いに独立なn個の確率変数(連続型)の最小値が従う分布関数は、元の分布関数F(x)を用いてどう表されるか。