大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

欠測を含むデータに対するセミパラメトリックな解析法について

逸見昌之氏 （統計数理研究所）

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大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ第4回
(第74回データ科学特別セミナー共催)

欠測を含むデータに対するセミパラメトリックな解析法について

逸見昌之氏 （統計数理研究所）

欠測を含むデータに対する統計的な解析法については、Rubin (1976) によって、最尤法やベイズ法の枠組みで欠測メカニズムの分類がなさ れて以来、多くの研究が行われてきたが、特に生物（医学）統計学の分野においては、1990年代後半以降、逆確率重み付け推定法(Inverse Probability Weighting)やその発展形とも言える二重頑健推定法 (Doubly Robust esimation)といった、セミパラメトリックな解析法の 研究が盛んに行われている。 本講演では、まず必要な範囲でセミパラメトリック推測理論の概略を紹介し、次に、特に二重頑健推定量がその理論からどのように導出されるかについて解説を行う。また、統計的因果推論の問題も、潜在的結果変数と呼ばれる概念を通して欠測データの問題と見なすことができるが、(時間が許せば)これに関して最近、共同研究として行った、 平均的因果効果に対する層別二重頑健推定量についても紹介する。