タイトル：ベイズ的方法に基づく統計的因果推論の基礎
講演者：堀井 俊佑氏（早稲田大学 データ科学センター 准教授）
概要：統計的因果推論とは、何らかの処置・意思決定を行ったとき、それが結果に対して与える効果の大きさをデータから推定しようとする理論であり、医学、心理学、経済学などの学術分野だけでなく、マーケティングや製造など幅広い分野で活用されています。統計的因果推論を現実の問題に活用するとき、少数のデータしか手に入らないことも多く、そのようなときには推定の不確実性を評価することが重要となります。ベイズ的方法に基づく統計的因果推論手法を用いることで、少数データ環境下でも推定の不確実性を考慮した因果効果推定が可能になります。また、一言に因果効果といっても様々なものが考えられます。処置を行ったときの、対象全体に対する平均的な効果を推定することもあれば、ある属性をもった集団に対する平均的な効果を推定することもあります。後者は異質な因果効果の推定問題として知られ、近年盛んに研究されています。異質な因果効果推定を行い、属性に応じて適切な処置を選択することで、より効果的な意思決定ができることが期待されます。本発表では、ベイズ的方法に基づく統計的因果推論の基本的な考え方と手法を説明し、異質な因果効果推定問題に対するベイズ的方法を発表者らの最近の研究成果を交えながら説明します。
- 日時
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2024年11月29日（金）18:00～20:00
- 場所
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オンライン開催
- 主催
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共催（HRAM 日本応用数理学会 D-DRIVE全国ネットワーク）
- 参加費
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無料（事前登録要）
https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=82
- web
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https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=82
- 問合せ先
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大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
鈴木 貴
suzuki@sigmath.es.osaka-u.ac.jp