アイテムタイプ |
Article |
ID |
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プレビュー |
画像 |
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キャプション |
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本文 |
KAKEN_18H03209seika.pdf
Type |
:application/pdf |
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Last updated |
:Dec 23, 2024 |
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: 55 |
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本文公開日 |
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タイトル |
タイトル |
異質性を考慮した因果効果の推定法の開発とその応用
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カナ |
イシツセイ オ コウリョシタ インガ コウカ ノ スイテイホウ ノ カイハツ ト ソノ オウヨウ
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ローマ字 |
Ishitsusei o kōryoshita inga kōka no suiteihō no kaihatsu to sono ōyō
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別タイトル |
名前 |
Development and application of heterogeneous causal effect estimation
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カナ |
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ローマ字 |
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著者 |
名前 |
星野, 崇宏
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カナ |
ホシノ, タカヒロ
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ローマ字 |
Hoshino, Takahiro
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所属 |
慶應義塾大学・経済学部 (三田) ・教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team head
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 20390586
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名前 |
繁桝, 算男
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カナ |
シゲマス, カズオ
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ローマ字 |
Shigemasu, Kazuo
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所属 |
慶應義塾大学・社会学研究科 (三田) ・訪問教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team member
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 90091701
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名前 |
猪狩, 良介
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カナ |
イガリ, リョウスケ
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ローマ字 |
Igari, Ryosuke
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所属 |
法政大学・経営学部・准教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team member
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 00824468
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名前 |
加藤, 諒
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カナ |
カトウ, リョウ
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ローマ字 |
Kato, Ryo
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所属 |
神戸大学・計算社会科学研究センター・准教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team member
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外部リンク |
科研費研究者番号 : 30823843
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版 |
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出版地 |
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出版者 |
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日付 |
出版年(from:yyyy) |
2022
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出版年(to:yyyy) |
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作成日(yyyy-mm-dd) |
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更新日(yyyy-mm-dd) |
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記録日(yyyy-mm-dd) |
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形態 |
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上位タイトル |
名前 |
科学研究費補助金研究成果報告書
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翻訳 |
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巻 |
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号 |
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年 |
2021
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月 |
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開始ページ |
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終了ページ |
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ISSN |
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ISBN |
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DOI |
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URI |
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JaLCDOI |
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NII論文ID |
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医中誌ID |
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その他ID |
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博士論文情報 |
学位授与番号 |
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学位授与年月日 |
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学位名 |
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学位授与機関 |
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抄録 |
本研究は近年の統計科学において最も重要かつ応用研究において利用されているルービン因果モデルの枠組みを拡張し、階層性のあるクラスターデータにおける因果効果の異質性や、同一個人でも何らかの要因により介入効果が異なる個人レベルの効果の異質性について統一的なモデル表現を行い、既存手法で生じるバイアスを回避する効率的な推定法を開発した。また、異質性の存在が複数RCT間での結果の不一致の問題につながることを明確にし、母集団情報を一部利用しながら異質性を考慮した選択バイアスの補正法を開発した。これらの方法論の開発と同時にマーケティング・医学・教育学での応用研究を行い提案した枠組みと方法論の妥当性を示した。
This study extends the framework of the Rubin causality model, one of the most important and applied models in statistical science in recent years, to develop a unified model for the heterogeneity of causal effects in hierarchical cluster data and individual-level effects where the intervention effect differs depending on some factors even for the same individual. We developed an efficient estimation method that avoids the bias introduced by existing methods. We also clarified that the presence of heterogeneity leads to the problem of inconsistent results across multiple RCTs, and developed a method to correct for selection bias that takes heterogeneity into account while partially utilizing population information. Simultaneously with the development of these methodologies, we conducted applied research in marketing, medicine, and education to demonstrate the validity of the proposed framework and methodologies.
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目次 |
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キーワード |
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NDC |
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注記 |
研究種目 : 基盤研究 (B) (一般)
研究期間 : 2018~2021
課題番号 : 18H03209
研究分野 : 統計科学
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言語 |
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資源タイプ |
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ジャンル |
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著者版フラグ |
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関連DOI |
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アクセス条件 |
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最終更新日 |
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作成日 |
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所有者 |
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更新履歴 |
Dec 23, 2024 | | インデックス を変更 |
Dec 23, 2024 | | 著者 著者ID,著者 名前,著者 カナ,著者 ローマ字,著者 所属,著者 所属(翻訳),著者 役割,著者 外部リンク,抄録 内容,注記 注記 を変更 |
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関連アイテム |
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