表題番号：2023C-597
日付：2024/04/04
研究課題観察データと実験データを組み合わせた統計的因果推論に関する研究
| 研究者所属（当時） | 資格 | 氏名 | |
|---|---|---|---|
| （代表者） | データ科学センター | 准教授 | 堀井 俊佑 |
- 研究成果概要
- 薬剤投与や教育プログラムの効果など、何らかの処置を施した際の効果の値を各個人の属性に基づいて推定し、かつデータ量の少なさに起因する推定の不確実性を可視化する手法を提案した。提案モデルは計算効率が良い・処置に関する事前知識を活用できるなどの利点があり、特に少数データ下で推定の不確実性を従来技術より効果的に評価できることを示した。本研究成果は人工知能分野の国際会議AAAI2024にて発表を行った。また平均的な因果効果の値を効率的に推定するための逐次実験計画手法を提案した。本研究成果は統計学の国際会議CMStatistics2023にて発表を行った。