時系列データに対する因果推論〜Causal Impactと合成コントロール法 (Synthetic Control Method)〜

\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る/

概要

【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

【本セミナーの学習内容】
  • 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
【セミナー概要】

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。 

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

 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。 

【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

【講師紹介】

菅澤 翔之助(慶應義塾大学 准教授)

所属:慶應義塾大学経済学部 准教授 / 株式会社Nospare 取締役

学位:博士(経済学)(東京大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2023年4月 - 現在:慶應義塾大学, 経済学部, 准教授

2021年4月 - 2023年3月:東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授

2018年4月 - 2021年3月:東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師

[最近の論文]

Robust inference methods for meta‐analysis involving influential outlying studies

Posterior robustness with milder conditions: Contamination models revisited

Locally adaptive spatial quantile smoothing: Application to monitoring crime density in Tokyo

[主な書籍等出版物]

『標準 ベイズ統計学』, ピーター・D・ホフ (著), 入江 薫, 菅澤 翔之助, 橋本 真太郎 (訳), 朝倉書店, 2022年6月

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

時系列データに対する因果推論〜Causal Impactと合成コントロール法 (Synthetic Control Method)〜

\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る/
申込はこちら

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【受講料金】

一般料金:11,000円

学生料金:5,500円

【本セミナーの学習内容】
  • 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
【セミナー概要】

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。 

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

 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。 

【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

【講師紹介】

菅澤 翔之助(慶應義塾大学 准教授)

所属:慶應義塾大学経済学部 准教授 / 株式会社Nospare 取締役

学位:博士(経済学)(東京大学)

個人HPはこちら

[経歴]

2023年4月 - 現在:慶應義塾大学, 経済学部, 准教授

2021年4月 - 2023年3月:東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授

2018年4月 - 2021年3月:東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師

[最近の論文]

Robust inference methods for meta‐analysis involving influential outlying studies

Posterior robustness with milder conditions: Contamination models revisited

Locally adaptive spatial quantile smoothing: Application to monitoring crime density in Tokyo

[主な書籍等出版物]

『標準 ベイズ統計学』, ピーター・D・ホフ (著), 入江 薫, 菅澤 翔之助, 橋本 真太郎 (訳), 朝倉書店, 2022年6月

ご参加にあたって(必ずご確認ください)

【申込方法】

ご参加を希望される一般の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

  • 一般申込期限:開催日前日 23:59まで
  • 学生申込期限:開催日の3営業日前 23:59まで
【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

  • 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
  • お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日に送付いたします。
  • 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
  • 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
  • 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料(演習のあるセミナーのみ)3点を配布いたします。
  • お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
  • アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
  • 領収書を希望の方は、当社HPのお問い合わせフォーム経由よりお問い合わせください。
  • 万が一、開催時間になっても事前案内メール(Zoomの参加URLや講義資料など)が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
  • 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
【禁止事項】
  • セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
  • セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開・転載することは固く禁じます。
【免責事項】
  • 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
  • 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
  • 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

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