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KAKEN_18H03209seika  
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本文公開日
 
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  
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  
ローマ字 Ishitsusei o kōryoshita inga kōka no suiteihō no kaihatsu to sono ōyō  
別タイトル
名前 Development and application of heterogeneous causal effect estimation  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 星野, 崇宏  
カナ ホシノ, タカヒロ  
ローマ字 Hoshino, Takahiro  
所属 慶應義塾大学・経済学部 (三田) ・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 20390586

名前 繁桝, 算男  
カナ シゲマス, カズオ  
ローマ字 Shigemasu, Kazuo  
所属 慶應義塾大学・社会学研究科 (三田) ・訪問教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 90091701

名前 猪狩, 良介  
カナ イガリ, リョウスケ  
ローマ字 Igari, Ryosuke  
所属 法政大学・経営学部・准教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 00824468

名前 加藤, 諒  
カナ カトウ, リョウ  
ローマ字 Kato, Ryo  
所属 神戸大学・計算社会科学研究センター・准教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team member  
外部リンク 科研費研究者番号 : 30823843
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2022  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2021  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
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.
 
目次

 
キーワード
因果効果推定  

階層モデル  

ベイズ推定  

傾向スコア  

選択バイアス  
NDC
 
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
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Dec 23, 2024 16:16:46  
作成日
Dec 23, 2024 15:20:24  
所有者
mediacenter
 
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
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2021年度 / 日本学術振興会
 
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