分析者のための因果推論入門―データ分析と意思決定を紐づける手法と考え方を網羅的に詳解する [単行本]

分析者のための因果推論入門―データ分析と意思決定を紐づける手法と考え方を網羅的に詳解する の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  無意味なデータ分析を回避するための知見を一冊に凝縮！データ分析者必読の全く新しい教科書！

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　統計的因果推論とは　意思決定の効果をより正確に推測する
  第２章　統計的因果推論のための統計的基礎　条件付き確率と条件付き期待値の推定を理解する
  第３章　潜在反応モデルに基づく因果推論　潜在反応モデルのフレームワークを理解する
  第４章　構造的因果モデルに基づく因果推論　構造的因果モデルのフレームワークを理解する
  第５章　潜在反応モデルと構造的因果モデルの融合　２つのフレームワークを融合させて分析の幅を広げる
  第６章　調整に必要な変数が観測できない場合の因果推論　未観測の交絡因子を克服するには
  第７章　特殊なデータ構造を利用した因果推論　差分の差分法、回帰不連続デザイン
  第８章　異質な因果効果の推定　効果のばらつきが示す意思決定のヒント
  第９章　実務で因果推論を活用するために　因果推論を意思決定に活かすための視点と限界

• 内容紹介

  因果推論の大きな特徴は、「何を仮定するか」を常に明らかにしながら分析を進める点にあります。分析の結果、何らかの数値が得られたとしても、それが意味を持つのは、前提として置いた条件が成り立っている場合だけです。推定値そのものよりも、その背後にある構造や仮定を意識することこそが、因果推論を活用する第一歩なのです。
  本書では、因果推論を学ぶうえで欠かせない二つの視点-潜在反応モデルと構造的因果モデル-を行き来しながら、それぞれの成り立ちや考え方、そして実際にデータから因果効果を推定する方法を紹介しています。異なる枠組みを対比させながら学ぶことで、「どちらの理論を使えばよいのか」という単純な選択ではなく、「状況や目的に応じてどう使い分けるか」を考える視点を身につけてください。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  堀井 俊佑(ホリイ シュンスケ)
  早稲田大学データ科学センター准教授。２００４年、早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。２０１１年、同大学大学院数理科学研究科博士課程修了、博士（理学）。早稲田大学基幹理工学部応用数理学科助手・助教、同大学グローバルエデュケーションセンター助教・准教授を経て、２０２２年より現職。情報理論、統計学、機械学習をバックグラウンドに、統計科学、統計的因果推論、ＡＩに関する研究に取り組んでいる。学歴：２００４．３　早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。２０１１．３　早稲田大学大学院数理科学研究科博士課程修了。職歴：２００９．４－２０１１．３　早稲田大学基幹理工学部応用数理学科助手。２０２２．４－現在　早稲田大学データ科学センター准教授

分析者のための因果推論入門―データ分析と意思決定を紐づける手法と考え方を網羅的に詳解する の商品スペック