☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆


「統計的因果推論」入門セミナー

　S210115KW

☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して行います☆☆☆

開催日時：2021年1月15日（金） 13:00-17:00
受 講 料：お1人様受講の場合　43,000円[税別]／1名

　　　　　1口でお申込の場合　56,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）

　　　　小森 理　 氏　

　　　　　　　　成蹊大学　理工学部 情報科学科
　　　　　　　　准教授 博士(統計科学)

　

■講師ご略歴■
　　2005年3月　慶應義塾大学理工学部数理科学科　卒業
　　2007年3月　慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻数理科学専修　修了.
　　2010年3月　総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻　修了.
　　2010年4月～2015年9月　 統計数理研究所・特任助教
　　2015年10月～2018年3月　福井大学電気電子情報工学専攻・講師
　　2018年4月～　成蹊大学理工学部情報科学科・准教授

■ご専門および得意な分野・研究■
　　・機械学習
　　・医療統計
　　・生物統計
　　・情報幾何学
　　・データサイエンス
　　・因果推論

■本テーマ関連学協会でのご活動■
　　日本統計学会 Japanese Journal of Statistics and Data Science, Associate Editor
　　日本計量生物学会 日本計量生物学会誌編集委員
　　応用統計学会　理事

■はじめに■
　　　本講座はこれから統計的因果推論について勉強を始めようとしている方を対象としている．
　　また統計的因果推論についてはいくつかの流派があるが，今回はグラフ構造から因果関係を
　　推論するJudea Pearlの考え方とその手法を主に学ぶ．グラフ構造を考えることにより，どの
　　ような因果関係を想定しているのかを視覚的に理解できる点が良さである．
　　またDonald Rubin流の統計的因果推論についても概観し，特に交絡因子を調整する際に必要と
　　なる傾向スコアについても説明する．また時間があれば二重頑健性についても説明する．

■本セミナーで習得できること■
　　・統計モデルと因果モデル
　　・グラフィカルモデル
　　・介入効果
　　・傾向スコア
　　・二重頑健性
　

　　　１．統計モデルと因果モデル
　　　　1.1 Simpsonのパラドックス
　　　　1.2 確率統計
　　　　1.3 Bayesの定理

　　　２．グラフィカルモデル
　　　　2.1 d分離性

　　　３．介入効果
　　　　3.1 バックドア基準
　　　　3.2 フロントドア基準
　　　　3.3 傾向スコア

　　　４．反事実
　　　　4.1 定義と構造的解釈

　　　５．二重頑健性
　　　　5.1 二重頑健性の仕組み
　　　　5.2 ロジスティック回帰モデルでの二重頑健性
　　　　5.3 非対称ロジスティック回帰モデルでの二重頑健性