出版社内容情報
本書は，統計的因果推論の理論（数理的メカニズム）と実装（Rによる数値解析）の両方を統一的にカバーしたものである。具体的には，ハーバード大学統計学科のDonald B. Rubinの提唱した潜在的結果変数の枠組みによる統計的因果推論を扱う。また，データの一部が観測されない場合の因果推論も扱っており，これは類書にはほとんどみられない本書の特徴である。
本書の数理的な理論解説は，できるだけ高校数学の範囲内で理解できるように工夫した。微積分や線形代数も，ほぼ登場しない。さらに，必要な数学的知識は，登場する箇所で解説を加えた。また，Rを使った数値計算により，数学が苦手な人にも統計的因果推論のメカニズムを理解してもらえるように工夫している。そして，数式とRコードとの対応関係をRの初心者も理解できるように，できるだけ1行ごとに完結するコードを書くよう心がけた。
さらに，Rを使って統計的因果推論の実証研究を行うための実践的な内容も盛り込んでいる。本書の解析結果は，シミュレーション結果を除いて，すべて，本書の中に記載されているRコードを使って再現できるようにした。そして，本書で使用したデータはすべて，本書のサポートページからダウンロードして使用できるので，本書記載のRコードと一緒に活用することで，統計的因果推論を実践的に学ぶことができる。
目次
統計的因果推論の基礎の基礎
潜在的結果変数の枠組み
統計的因果推論における重要な仮定
推測統計の基礎：標準誤差と信頼区間
回帰分析の基礎
図で理解する重回帰モデルの基礎
最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断１
最小二乗法による重回帰モデルの仮定と診断２
交互作用項のある共分散分析
傾向スコア〔ほか〕
著者等紹介
石田基広［イシダモトヒロ］
１９８９年東京都立大学大学院博士後期課程中退。現在、徳島大学デザイン型ＡＩ教育研究センター教授。専攻、テキストマイニング
高橋将宜［タカハシマサヨシ］
２００８年ミシガン州立大学政治学科修士（政治学）。２０１７年成蹊大学大学院理工学研究科博士（理工学）。現職、長崎大学情報データ科学部准教授。専門、統計科学、計量政治学、欠測データ解析、統計的因果推論（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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月をみるもの
p31xxx
hurosinki
