高橋将宜

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統計的因果推論の理論と実装 潜在的結果変数と欠測データ

高橋将宜

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784320112452
ISBN 10 : 4320112458
Format
：
Books
Publisher
：
共立出版
Release Date
：
February/2022
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
高橋将宜, 石田基広 ,  

Content Description

目次 : 統計的因果推論の基礎の基礎/ 潜在的結果変数の枠組み/ 統計的因果推論における重要な仮定/ 推測統計の基礎：標準誤差と信頼区間/ 回帰分析の基礎/ 図で理解する重回帰モデルの基礎/ 最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断１/ 最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断２/ 交互作用項のある共分散分析/ 傾向スコア〔ほか〕

【著者紹介】
石田基広 : １９８９年東京都立大学大学院博士後期課程中退。現在、徳島大学デザイン型ＡＩ教育研究センター教授。専攻、テキストマイニング

高橋将宜 : ２００８年ミシガン州立大学政治学科修士（政治学）。２０１７年成蹊大学大学院理工学研究科博士（理工学）。現職、長崎大学情報データ科学部准教授。専門、統計科学、計量政治学、欠測データ解析、統計的因果推論（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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  • 月をみるもの

    読了日：2022/08/17

    欠測データというのは反実仮想そのものだとすると、因果関係に関する事前知識なしに、データ解析だけから（相関でない）因果を抜き出すことってできないような。。そこは永遠に客観的な方法論ではなく、認知形態に依存する art であり続けるしかないのかなあ。。　後半の技術論の部分を、もっとちゃんと読んで勉強しよ。

  • p31xxx

    読了日：2023/01/20

    章立てを確認した。ルービンのモデルの技法を扱っている。本書をもとに以前StataでやっていたことをRで再現し、当時わかっていなかったところの理解を深めたい。

  • hurosinki

    読了日：2023/01/15

    大学図書館で借りたやつ。理論背景を説明するだけでなく、Rによる実装のやり方を解説してくれるのが良かった。傾向スコアや操作変数法、回帰不連続デザイン（RDD）といった手法の概要は知っていたが、自分でコード書いて分析するのは初めてで、とてもワクワクした。なお、これらは10章以降にやる話。 9章以前では共分散分析（重回帰分析）の解説に多くの頁を割いている。共分散分析で処置効果を推定する上で特に重要な仮定は「パラメータにおける線形性」（仮定2）と「誤差項の条件付き期待値ゼロ」（仮定3）である（9.4節）。

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