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

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！

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。

目次

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

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