ベイズ統計学と因果推論の融合；階層回帰不連続デザイン(HRDD)の理論と実装
学習ポイント
回帰不連続デザイン（RDD）の基礎と、サブグループ異質性推定の課題を理解する
階層ベイズモデルを用いて、少ないサンプルサイズでも安定した因果効果推定を学ぶ
Gibbsサンプリングを活用したHRDDの実装方法を習得する
詳細概要
本セミナーでは、因果推論における代表的な手法である 回帰不連続デザイン（Regression Discontinuity Design, RDD） を基盤とし、従来の方法では困難であった サブグループ間の異質性を考慮した因果効果推定 を実現する最先端の手法 階層ベイズ回帰不連続デザイン（Hierarchical RDD, HRDD） を理論から実装まで体系的に学びます。
従来のRDDでは、サブグループ（地域、学校、個人属性など）ごとに効果を分けて推定する場合、各サブグループで閾値付近のサンプルが十分に確保できないと推定結果が著しく不安定になるという課題がありました。HRDDでは、この問題を解決するために一般化ベイズ推論（General Bayes） を用い、階層ベイズモデリングをRDDに導入して他のサブグループからの情報を借りてくる(「borrow strength」)することで、サブグループごとの推定値を統合的かつ安定的に求める仕組みを提供します。
セミナーの前半では、まずRDDの基礎理論と局所回帰推定の数理構造を整理し、次に階層ベイズモデリングの組み立て方を詳細に解説します。Gibbsサンプリング を用いた効率的な推論アルゴリズム、外れ値に対するロバスト化、さらに バイナリ応答データへの拡張まで取り扱います。
後半では、StanとRを用いた実装例をステップバイステップで追体験します。これにより、参加者はHRDDの理論と実装のつながりを理解し、実際の研究データに応用する力を身につけることができます。
キーワード：階層モデル、不連続回帰デザイン、因果推論、異質性
対象者
業務に応用可能性の高い因果推論を取り入れたいデータサイエンティスト
ベイズ統計を用いた因果推論手法を習得したい大学院生・研究者
因果メカニズムの解明に興味のある研究者
講師プロフィール
菅澤翔之助 (Shonosuke Sugasawa)
取得学位：学士 (工学)、 修士 (経済学)、博士 (経済学)
職歴
2023年4月〜 慶應義塾大学経済学部 准教授
2021年4月〜2023年3月 東京大学空間情報科学研究センター 准教授
2018年4月〜2021年3月 東京大学空間情報科学研究センター 講師
2015年12月〜2018年3月 統計数理研究所リスク解析戦略研究センター 特任研究員
学歴
2018年3月 博士 (経済学) 東京大学経済学研究科
2015年3月 修士 (経済学) 東京大学経済学研究科
2013年3月 学士 (工学) 慶應義塾大学理工学部数理科学科
領収書発行
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