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統計的因果推論の基本文献 "Causal Inference for Satistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction" 待望の全訳!
ノーベル賞経済学者インベンスと,Rubin流アプローチを拓いたルービンの協同作業から生まれた入門書にして基本書.
具体的な小事例に沿って潜在的結果変数(potential outcomes)に基づく分析モデルのコンセプトを平易に解説."An Introduction"の名のとおり数理的な難渋さに陥ることなく,統計学,社会科学,医学生物学,データサイエンスなど幅広い読者に推奨できる内容.
下巻は原著第III-VI部に対応.正則な割り当てメカニズムに関する議論を掘り下げるほか,割り当て非順守の問題についても論じる.
第III部 正則な割り当てメカニズム-デザイン-
12. 非交絡な処置割り当て
13. 傾向スコアの推定
14. 共変量分布の重なりの評価
15. 共変量の分布のバランスを改善するためのサンプル選定
16. 共変量の分布のバランスを改善するためのトリミング
第IV部 正則な割り当てメカニズム-解析-
17. 傾向スコアによる層別解析
18. マッチング推定量
19. 標準的な平均処置効果推定量のサンプリング分散
20. 一般的な推定対象への統計的推測
第V部 正則な割り当てメカニズム-補助的な分析-
21. 非交絡仮定の評価
22. 感度分析と限界
第VI部 非順守がある場合の割り当てメカニズム-解析-
23. 片側に非順守がある場合の操作変数法
24. 両側に非順守がある場合の操作変数法
25. 操作変数のある状況でのモデルベースの分析:両側非順守がある無作為化実験
第VII部 結 論
26. 結論と拡張
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