統計的因果推論 入門セミナー

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本セミナーでは、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びます。
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いただけます。

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プログラム

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。さらに、時間があれば二重頑健性についても説明する。

  1. 統計モデルと因果モデル
    1. Simpsonのパラドックス
    2. 確率統計
    3. Bayesの定理
  2. グラフィカルモデル
    1. d分離性
  3. 介入効果
    1. バックドア基準
    2. フロントドア基準
    3. 傾向スコア
  4. 反事実
    1. 定義と構造的解釈
  5. 二重頑健性
    1. 二重頑健性の仕組み
    2. ロジスティック回帰モデルでの二重頑健性
    3. 非対称ロジスティック回帰モデルでの二重頑健性

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