統計的因果推論入門

2021年度7月開講分、お申込受付中です。こちらからお申込みいただけます。

目標

施策の因果効果の推定は、施策あり群と施策なし群で標本平均を比較する方法が最も基本的です。しかし、2群の標本平均の比較による効果測定は、データの取られ方次第では適切な推定量にならないことが知られています。

例えば、出稿しているweb広告を旧バージョンから新バージョンに差し替えることで、クリック率がどれだけ改善するのかに興味があるとしましょう。ここで、閲覧者の属性情報に応じて優先的にimpressionされる広告が異なっていた場合、２つの広告のクリック率の差には「広告差し替えによるクリック率の差」のみならず「閲覧者の属性情報によって生じるクリック率の差」が含まれることになります。

この講座では、皆さんと一緒に

• データの取られ方と因果効果の推定が可能なシチュエーションの整理
• 因果効果の推定手法と分析例

をやっていきたいと思っています。

内容

1. 因果推論の理論

• 個別因果効果・平均因果効果の定義
• 実験研究と観察研究
• consistency / exchangeability（無視可能性） / positivity
• SUVTA条件
• propensity score（傾向スコア）

2. 因果推論の手法（R言語を用いてやるトピック）

• 最近傍Matchingと因果効果の推定
• 傾向スコアを用いた逆重み付け推定量による因果効果の推定（IPWE）
• 二重にロバストな推定量による因果効果の推定（DR）
• Rosenbaum, Imbensによる感度分析

3. 発展的なトピック

• Uplift modeling
• 統計的因果探索とLinGAM

メインで話すのは「1. 因果推論の理論」と「2. 因果推論の手法」です。今回はR言語を用いたハンズオンを50%程度、理論を50%程度の配分でやろうと思っています。

講座の概要

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