因果推論の基本を事例を用いて紹介する
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
について学びます。
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集団授業 / 統計・機械学習講座
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講座概要
Overview
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
について学んでいきたいと思っています。
カリキュラム
Curriculum
01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）
02因果推論の手法（R言語を用いるトピック）
- 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
03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。
受講生の声
Voice
講座情報
Information
| 講座名 | 統計的因果推論入門 |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
2021年7月4日(日)、11日(日) 10:00-15:00 全2回
|
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 |
| 受講料 | 税込34,500円(全2回) |
| お支払い方法 |
クレジットカード決済
お手続き方法は「ご利用ガイド」をご確認ください。
|
| 準備物 | 筆記用具 / RをインストールしたPC |
特記事項
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