統計的因果推論の見取り図; ２つの因果モデルを統合的に理解する
概要
潜在反応モデルと構造的因果モデルの基礎概念を理解する
因果推論における平均処置効果（ATE）や因果グラフの活用方法を学ぶ
Pythonを用いた実装を通じて理論と実践を結びつける
詳細
本セミナーでは、統計的因果推論における二つの主要な理論枠組みである「潜在反応モデル（Potential Outcomes Model）」と「構造的因果モデル（Structural Causal Model）」の基本的な考え方と、その応用方法について体系的に学びます。因果推論とは、単なる相関分析を超えて、ある介入や処置（treatment）が結果にどのような影響を与えるのかを明らかにしようとするための方法論です。本セミナーではまず、潜在反応モデルに基づく統計的因果推論の枠組みと、それに基づく平均処置効果（ATE）や条件付き平均処置効果（CATE）の定義と推定方法について解説します。その後、構造的因果モデルにおける因果グラフやdo演算子の直感的理解を通じて、平均因果効果（ACE）や条件付き平均因果効果（CACE）の推定手法を紹介します。さらに、両モデルの共通点や相違点、理論的な接続可能性についても考察し、それらを統合的に捉えた因果効果の推定方法についても取り扱います。各回では、Pythonを用いたデモンストレーションを行い、理論と実装を往復しながら理解を深めていきます。これから因果推論を学び始めたいと考えている方、データ分析の現場に因果的思考を取り入れたい方にとって、有益な入門的内容となっています。
対象者
因果推論の基礎を学びたいデータサイエンティストや研究者
データ分析の現場に因果的思考を取り入れたい実務者
Pythonを用いた因果推論の実装方法に興味がある方
講師プロフィール
堀井 俊佑 (ほりい しゅんすけ)
早稲田大学データ科学センター 准教授
領収書発行
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注意事項
本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
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