～ 潜在反応モデル、構造的因果モデルに基づく因果推論、特殊なデータ構造を利用した因果推論とデータへの適用、施策の効果の正確な評価 ～
・データから因果を導き出す統計的因果推論技術を修得し、データ分析に活かし、施策の効果向上に活かすための講座
・回帰分析の基礎から潜在反応・構造的因果モデルの枠組み、傾向スコアや操作変数法、差分法までをPythonの例を交え体系的に修得し、データを基にしたより確かな意思決定に応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
ビジネスや政策の現場で得られるデータの多くは「実験」ではなく「観察」によって得られたものです。そのため「この施策に効果はあったのか」「結果に影響した要因は何か」といった問いに答えるには、統計的因果推論の視点が欠かせません。本セミナーでは、因果推論を支える確率・統計・回帰分析の基礎から出発し、潜在反応モデルと構造的因果モデルという二つの主要な枠組みを、両者の関係も含めて丁寧に解説します。
さらに、傾向スコアや逆確率重み付け、バックドア基準による効果推定に加え、未観測の交絡に対処する操作変数法、パネルデータを用いた差分の差分法、回帰不連続デザインなど、実データで威力を発揮する手法までPythonによる分析例を交えて体系的に学びます。
単に手法を知るだけでなく、それぞれが前提とする仮定を理解し適切に使い分けられるようになることを目指します。データから「因果」を読み解き、より確かな意思決定につなげる力を養いましょう。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・マーケティングや人事、政策評価などで「施策の効果測定」を担当されている方 ・統計分析の実務経験があり、より高度な分析や因果推論に取り組みたいと考えているデータサイエンティスト・アナリスト ・社内でのデータ活用を推進し、意思決定の質を高めたいマネージャーや経営企画担当者の方 |
| 予備知識 |
・高校～大学初級レベルの確率・統計 ・Pythonによるデータ分析経験（基本的な操作ができれば可） |
| 修得知識 |
・因果推論を支える確率・統計・回帰分析の基礎を理解し、分析の前提を正しく判断できるようになる ・統計的因果推論の２つの主要な枠組み（潜在反応モデル・構造的因果モデル）の考え方と両者の関係を理解する ・傾向スコア、マッチング、逆確率重み付け（IPW）、バックドア基準など、代表的な因果効果推定法を適切に使い分けられるようになる ・操作変数法、差分の差分法、回帰不連続デザインなど、特殊なデータ構造を活かした手法を実務データに適用できるようになる ・「因果的な問い」にデータからアプローチし、施策の効果をより正確に評価するスキルを身につける |
| プログラム |
１．因果推論のための確率・統計・回帰分析の基礎 ２．潜在反応モデルに基づく因果推論 ３．構造的因果モデルに基づく因果推論 ４．特殊なデータ構造を利用した因果推論 ５．統計的因果推論の応用 ６．統計的因果推論の活用のポイント |
| キーワード |
因果推論 ベイズ推定 回帰分析 潜在反応モデル 平均処置効果 セレクションバイアス ランダム化比較試験 平均処置効果 構造的因果モデル 構造方程式モデル 因果ダイアグラム フロントドア基準 回帰不連続デザイン |
| タグ | ソフト管理、ソフト品質、ソフト教育、ソフト知的財産、データ解析、統計・データ、データ分析、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
