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医薬・機器・化粧・食品系セミナー

*本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。(下記ご確認の上、お申込み下さい)。

☆グラフ構造から因果関係を推論する「Judea Pearl」の考え方と手法を中心に解説!
☆傾向スコアといった重要キーワードも含めて、丁寧にご説明します!
※統計モデルと因果モデル・グラフィカルモデル・介入効果・反事実・二重頑健性など。

初めての「統計的因果推論」入門セミナー2020
【Zoomによるオンラインセミナー】

講師

成蹊大学
理工学部 情報科学科 准教授 博士(統計科学)
小森理 先生

講師紹介

■経歴
2005年3月 慶應義塾大学理工学部数理科学科 卒業
2007年3月 慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻数理科学専修 修了.
2010年3月 総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻 修了.
2010年4月〜2015年9月 統計数理研究所・特任助教
2015年10月〜2018年3月 福井大学電気電子情報工学専攻・講師
2018年4月〜 成蹊大学理工学部情報科学科・准教授

■専門および得意な分野・研究
・機械学習
・医療統計
・生物統計
・情報幾何学
・データサイエンス
・因果推論

■本テーマ関連学協会での活動
日本統計学会 Japanese Journal of Statistics and Data Science, Associate Editor
日本計量生物学会 日本計量生物学会誌編集委員
応用統計学会 理事

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2020年10月16日(金) 12:30-16:30
●会場 会場での講義は行いません。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

*本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
 (下記ご確認の上、お申込み下さい)。

・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
 *PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。

・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
*Zoomアプリのインストールをしないブラウザからのご参加テストもこちらから可能です
*Skypeなど別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。


 ・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
    →参加方法はこちら


・本講座の配布資料は、送付方法が決まり次第、掲載致します。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
req@johokiko.co.jp

セミナーポイント

■講座のポイント
 本講座はこれから統計的因果推論について勉強を始めようとしている方を対象としている.また統計的因果推論についてはいくつかの流派があるが,今回はグラフ構造から因果関係を推論するJudea Pearlの考え方とその手法を主に学ぶ.グラフ構造を考えることにより,どのような因果関係を想定しているのかを視覚的に理解できる点が良さである.またDonald Rubin流の統計的因果推論についても概観し,特に交絡因子を調整する際に必要となる傾向スコアについても説明する.また時間があれば二重頑健性についても説明する.

■受講後、習得できること
・統計モデルと因果モデル
・グラフィカルモデル
・介入効果
・傾向スコア
・二重頑健性

■講演中のキーワード
・Simpsonのパラドックス
・d分離性
・介入効果
・反事実
・傾向スコア

セミナー内容

1. 統計モデルと因果モデル
  1.1 Simpsonのパラドックス
  1.2 確率統計
  1.3 Bayesの定理

2. グラフィカルモデル
  2.1 d分離性

3. 介入効果
  3.1 バックドア基準
  3.2 フロントドア基準
  3.3 傾向スコア

4. 反事実
  4.1 定義と構造的解釈

5. 二重頑健性
  5.1 二重頑健性の仕組み
  5.2 ロジスティック回帰モデルでの二重頑健性
  5.3 非対称ロジスティック回帰モデルでの二重頑健性

<質疑応答>

セミナー番号:AA201049

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