インベンス・ルービン統計的因果推論　上

因果推論に対する本書でのアプローチの背後にある基礎的な考え方と枠組みを明らかにし、古典的無作為化実験への適用を示す。

統計的因果推論の基本文献 ”Causal Inference for Satistics，Social，and Biomedical Sciences: An Introduction” 待望の全訳！
ノーベル賞経済学者インベンスと，Rubin流アプローチを拓いたルービンの協同作業から生まれた入門書にして基本書．
具体的な小事例に沿って潜在的結果変数（potential outcomes）に基づく分析モデルのコンセプトを平易に解説．”An Introduction”の名のとおり数理的な難渋さに陥ることなく，統計学，社会科学，医学生物学，データサイエンスなど幅広い読者に推奨できる内容．
上巻では原著第I-II部に対応．基本的な分析フレームを解説し，古典的無作為化実験に適用する．
第I部　基　　　礎
　1. 因果性：基本的な枠組み
　2. 因果推論のための潜在的結果変数アプローチ略史
　3. 割り当てメカニズムの分類

第II部　古典的無作為化実験
　4. 古典的無作為化実験の分類
　5. 完全無作為化実験のためのFisher の正確確率検定
　6. 完全無作為化実験でのNeyman の反復実験
　7. 完全無作為化実験における回帰分析
　8. 完全無作為化実験に対するモデルベースの推論
　9. 層別無作為化実験
　10. 対無作為化実験
　11. 事例：労働政策プログラムの実験を用いた評価

目次

第１部　基礎（因果性：基本的な枠組み
因果推論のための潜在的結果変数アプローチ略史
割り当てメカニズムの分類）
第２部　古典的無作為化実験（古典的無作為化実験の分類
完全無作為化実験のためのＦｉｓｈｅｒの正確確率検定
完全無作為化実験でのＮｅｙｍａｎの反復実験
完全無作為化実験における回帰分析
完全無作為化実験に対するモデルベースの推論
層別無作為化実験
対無作為化実験
事例：労働政策プログラムの実験を用いた評価）

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