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

不完全なデータやデザインを用いた因果効果推定について

星野　崇宏（慶應義塾大学経済学部・理化学研究所AIPセンター）

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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56回

不完全なデータやデザインを用いた因果効果推定について

星野　崇宏（慶應義塾大学経済学部・理化学研究所AIPセンター）

近年、反実仮想に基づく潜在的結果変数を想定したRubin因果モデルの元で定義される因果効果推定に関する理論的研究及び応用分野での分析応用が非常に盛んにおこなわれている。しかし、実際の観察研究や準実験状況への応用研究では介入ラベル、共変量、アウトカムが同時には得られない、ノンコンプライアンスがあるなどの一般的に想定される状況と異なる状況で推定を行う必要が生じることが多い。本発表ではこのような不完全なデータあるいはデザイン状況での統計的因果効果推定についてレビューし、発表者の行ったいくつかの研究について紹介する。