『ベイズデータ解析（第3版）』解説セミナー第7弾！訳者による講義で、標本調査、計画実験、観察研究などにおけるベイズ分析法を徹
本セミナーは、2024年8月25日に開催したアーカイブセミナーです。
本セミナーは、『ベイズデータ解析（第3版）』（森北出版、2024年6月）をベースとして、第8章「データ収集を考慮に入れたモデリング」に相当する内容を担当訳者である千葉大学 川久保友超准教授に解説していただきます。
データ収集を考慮に入れたモデリングを行わないと、推定結果にバイアスが生じてしまうことが多々あります。具体的には、標本調査、計画実験、観察研究などのデータ収集方法に焦点を当て、それぞれの問題における観測データと欠測データ，完全データの用法の整理に始まり、欠測パターンのモデリングや観察研究における因果効果の推定方法ついてStanによる演習を通しながら解説します。
本セミナーではまず、下記のそれぞれのデータ収集方法について解説します。
1. 標本調査
標本調査では、有限母集団からの標本抽出という構造を考えると、母集団において標本抽出されなかったユニットは欠測ととらえられます。
標本調査における標本抽出デザインを考慮した有限母集団パラメータの推定方法を解説します。
特に層化抽出法やクラスター抽出法など、バイアスをかけた標本抽出を行っているデザインにおける推定法を学びます。
またStanによる実践を行います。
2. 計画実験
計画実験においては、ある処置を受けたそれぞれのユニットについて観測された処置のもとでの結果が観測データであり、一方観測されなかった処置のもとでの結果（反実仮想）は欠測データとみなせます。
計画実験における処置の因果効果を推定する方法を説明し、Stanで実践します。
3. 観察研究
計画実験と同様に因果効果を推定する問題を考えますが、実験と異なり観察研究には処置割り当ての無視可能性や不遵守といった問題がつきまとい、さらに問題が複雑です。
観察研究における因果効果の推定方法を説明し、Stanで実践します。
4. その他
切断や打ち切りのような丸められたデータが観測される場合も、背後の精確な値を完全データとして適切にモデリングする必要性を解説します。
Stanによる実践的な演習を通して、これらの概念と技法を自分のスキルとして習得することを目指します。
このセミナーは単体で完結する内容となっておりますので、必ずしもシリーズで受講しなければならない内容ではありません。
翻訳者によるStanを用いた実演を通して「データ収集と欠測パターンのモデリング」を習得する機会としてください。
本シリーズセミナーは以下の構成です。
書籍にはないStanやRでの実装演習を通して翻訳者による徹底解説を行います。
《基礎編》
第1回：ベイズ統計学の導入と階層モデル（講師：菅澤翔之助）
第2回：モデル診断とモデル比較（講師：川久保友超）
第3回：マルコフ連鎖モンテカルロ法（講師：小林弦矢）
第4回：ベイズ的階層回帰モデルの実践アプローチ（講師：菅澤翔之助）
《各論・発展編》
第5回：事後分布の近似計算（講師：小林弦矢）
第6回：ロバストなベイズ分析の理論と実践（講師：菅澤翔之助）
第7回：データ収集を考慮したモデリング（講師：川久保友超）
第8回：欠測データのベイズモデリング（講師：菅澤翔之助）
第9回：非線形ベイズモデリング（講師：菅澤翔之助）
第10回：ガウス課程モデルの基礎と応用（講師：小林弦矢）
第11回：有限混合モデルの基礎と応用（講師：菅澤翔之助）
第12回：ディリクレ過程モデルの基礎と応用（講師：小林弦矢）
川久保 友超（千葉大学 准教授）
所属：千葉大学 大学院社会科学研究院 准教授
学位：博士（経済学）(東京大学)
[経歴]
2019年1月 - 現在：千葉大学, 准教授
2015年10月 - 2018年12月：千葉大学, 講師
[最近の論文]
Small areaestimation of general finite-population parameters based on grouped data
Bayesianapproach to Lorenz curve using time series grouped data
Estimationand inference for area-wise spatial income distributions from grouped data
[主な書籍等出版物]
『ベイズデータ解析』, 菅澤翔之助, 小林弦矢, 川久保友超, 栗栖大輔, 玉江大将, 株式会社Nospare，森北出版， 2024年6月
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