数理行動科学研究演習Ⅰ / Mathematical Behavioral Science(Advanced Seminar)I

前期 水曜日 ２講時. 単位数: 2. 担当教員/Instructor: 浜田 宏. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング: LIH-OSO603J. 使用言語: 日本語.

主要授業科目/Essential Subjects

数理行動科学研究演習Ⅰ

授業題目

社会科学のための統計的因果推論

Course Title (授業題目)

Causal inference for Social Science

授業の目的と概要

1）社会現象を統計モデルとデータを使って説明する方法の基礎を学ぶ．
2）現実の社会現象をどうやって統計モデルとして定式化するかを演習を通して学ぶ．見本となる研究を参考にして「問題を構成する力」の基礎を涵養する．
3)RCTの枠組みにおける平均処置効果と条件付き期待値回帰モデルとの関係を理解する

Course Objectives and Course Synopsis(授業の目的と概要)

Course objectives is to understand basics of statistical model

学習の到達目標

データの分析手法を習得する
現象の数学的表現を習得する
日常生活の中に潜む数学的構造を見抜く観察力を身につける

Learning Goals(学習の到達目標)

Learnig goal is to understand the method to formalize a statistical model.

授業内容・方法と進度予定

テキストを輪読しながら数学的詳細をフォローする．計算が必須なので必ず予習すること．


1 なぜ因果を学ぶのか
2 Simpsonのパラドックス
3 確率と統計
4 グラフ,構造的因果モデル
5 グラフィカルモデルとその応用
6 モデルとデータの関係
7 連鎖経路と分岐経路
8 合流点,分離性
9 モデル検定と因果探索
10 介入効果,調整,媒介
11 バックドア基準,フロントドア基準
12 条件付き介入と特定共変量効果
13 逆確率重み付け法
14 線形システムにおける因果推論
15 反事実とその応用

Class Schedule and Activities(授業内容・方法と進度予定

In this class, mathematical details will be followed up with careful reading of the text. Since calculations are necessary to understand the contents of the text, students are required to prepare for the class.

成績評価方法

出席［70％］，授業内の課題［30％］

教科書および参考書

教科書：Pearl, Glymour, and Jewell，2016, Causal Inference in Statistics: A Primer, John Wiley and Sons(=2019,落海浩（訳）『入門統計的因果推論』朝倉書店．)
参考書：岩崎学，2015，『統計的因果推論』朝倉書店．
鹿野繁樹，2015，『新しい計量経済学』日本評論社,
末石直也，2015，『計量経済学』日本評論社

授業時間外学習

毎週，指定された予習範囲を事前に読み，質問があればクラスルームにアップする
指定された予習範囲の計算や証明を自分で確かめる

その他

確率論，微分積分，線形代数の授業を事前に履修していることが望ましい．事前に履修していない場合は授業を通して学習することが必要である．