本セミナーは、2024年7月31日に開催したアーカイブセミナーです。

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【学習内容】

• 時系列データに対する因果推論の代表的手法であるCausal ImpactおよびSynthetic Control Methodの基礎を学べます
• Causal Impactの基礎となっている状態空間モデルについて学べます
• Causal Impactのパッケージを使った実践的なデモを体験できます
• Synthetic Controlの概念とCausal Impactとの違いや使い分けを理解できます

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【内容】

本セミナーでは、データサイエンティストを対象に、因果推論における状態空間モデルの基礎、Causal ImpactとSynthetic Control Methodの基本概念について解説します。 

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特に、以下の内容を中心に進めていきます

１．状態空間モデルの考え方

• 状態空間モデルの基礎 
• Causal ImpactとSynthetic Control Methodの概要
• それぞれのモデルの強みと適用範囲 

２．Causal Impactの詳細と実践デモ

• Causal Impactパッケージの内部メカニズム
• 実際にパッケージを使ったデモンストレーション
• 適用例の紹介

３. Synthetic Control Methodの解説

• Synthetic Control Methodの基本概念と適用例
• 実際のデータに対するSynthetic Control Methodの適用方法
• Synthetic Control Methodのベイズ的な取り扱い

４．Causal ImpactとSynthetic Control Methodの比較と使い分け

• 両者の違いを明確にし、適用場面の使い分け 
• それぞれの手法の利点と欠点

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本セミナーでは、手法の中身に関する解説だけでなく、Rによるデモンストレーションを通じて、具体的な分析方法とその応用について理解を深めます。 

特に、Causal ImpactとSynthetic Control Methodの違いや使い分けについて、モデリングにおける実践的な視点から解説します。 

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【このような方におすすめ】

• 因果推論に興味があるデータサイエンティスト
• Causal ImpactやSynthetic Control Methodを実務に活かしたい方
• ベイズ的因果推論や状態空間モデルに関する知識を深めたい方

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【レクチャー】

• 講義動画
  • 前半：56分
  • 後半：63分
• 講義資料
  • 拡張子：PDF
  • 部数：1部
• 演習資料
  • 言語：R言語（Stan）
  • 部数：1部

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【講師】

菅澤 翔之助（慶應義塾大学 経済学部 准教授、株式会社Nospare 取締役CRO）

[略歴]

東京大学経済学研究科統計学コース博士課程後期課程修了

統計数理研究所特任研究員、東京大学空間情報科学研究センター 准教授を経て

現職に就任

主な研究分野はベイズ統計学 / 状態空間モデル / 時空間統計学

個人HP

X（旧Twitter）

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【受講料金】

¥11,000

ベーシックプラン

お支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。

※講義動画のダウンロードはできません。

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