BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【LabTech Talk vol.62】統計的因果推論は「交絡」 の問題だけではない ～データサイエンティストが見落 としがちな視点〜 X-WR-CALNAME:【LabTech Talk vol.62】統計的因果推論は「交絡」 の問題だけではない ～データサイエンティストが見落 としがちな視点〜 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:880735@techplay.jp SUMMARY:【LabTech Talk vol.62】統計的因果推論は「交絡」の問 題だけではない ～データサイエンティストが見落とし がちな視点〜 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20221122T120000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20221122T133000 DTSTAMP:20260420T223345Z CREATED:20221108T015338Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/88073 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【LabTech Talk vol.62】　統計的因果推論は「交絡」の問題だけではな い ～データサイエンティストが見落としがちな視点〜 \n■□■□■□■□■□■□■□■□■□■□■□【 申込方法】特設申込みフォームはこちら★今ならプロ ジェクト経験を2件以上登録で、全員にAmazonギフト贈呈 中！（LabBase転職へ既にご登録の方も、上記フォームよ りお申込みお願い致します）■□■□■□■□■□■ □■□■□■□■□■□\n※お申込みフォームを正式 名称でお答え頂けない方は、配信用URLをお送り出来な い可能性もございますのでご了承くださいませ。※本 セミナー申込者は、利用規約と個人情報保護法に同意 の上、申込み頂いた内容をLabBase転職へ登録させて頂く ことに同意頂く必要がございます。※本セミナー申込 者には、株式会社LabBaseや登壇者よりご案内をお送りさ せて頂く場合がございます。\n＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝\n □■□【LabTech Talk vol.62】統計的因果推論は「交絡」の 問題だけではない ～データサイエンティストが見落と しがちな視点〜～■□■□\nボストン大学公衆衛生大 学院疫学部アシスタントプロフェッサー 芝 孝一郎 氏 によるご講演「統計的因果推論は「交絡」の問題だけ ではない ～データサイエンティストが見落としがちな 視点〜」を、AIエンジニア・データサイエンティスト に特化したスカウト型転職サービス『LabBase転職』主催 により開催いたします。\n（主催者）AIエンジニア・デ ータサイエンティストに特化したスカウト型転職サー ビス『LabBase転職』\n▶︎開催に至った背景LabTechスター トアップである弊社（株式会社LabBase）では、様々な分 野の研究者・開発者のキャリアを支援しており、同分 野の研究・開発に直結する勉強会だけでなく、異分野 の研究者・開発者の知見拡大や自己啓発にも繋がる勉 強会を開催しております。今回は、交絡以外に注意す べきバイアスとして、共通原因の条件づけ（選択バイ アス）や測定の問題をご紹介します。また、結果の解 釈としてバイアスに対する考え方やcausal estimand\, 効果 の異質性\, 一般化可能性の問題についても触れていき ます。\n▶︎芝 孝一郎 氏プロフィールハーバード大学 で博士号取得。専門は統計的因果推論の社会疫学研究 への応用。トラウマ経験やポジティブ心理が健康・ウ ェルビーイングに与える影響について研究。統計的因 果推論の「考え方」に関して、ブログ執筆。\n▶︎開 催日11月22日（火）12時～13時半（参加申込者にはアー カイブ配信のご案内もございます）\n▶︎講演内容統 計的因果推論は、いかに「交絡」を取り除いて群間の 比較可能性を高めるかを考えるものだと思われがちで ある。実際、統計的因果推論に関する書籍やセミナー は、「どのような解析手法を使うと交絡が除去できる か」というテクニカルな内容についてのものが多い。 しかし、「データ分析手法」を知るだけでは不十分で ある。実務上のデータ解析では、\n・手元にあるデー タからどのようなことが言えるか（言えないか）・デ ータの取られ方や質によって因果推論はどのように影 響を受けるのか・得られた結果をどのように解釈すべ きか・「意思決定に役立てる」という視点から、数あ る因果推論の手法からどのように適切なものを選択す るかといったことを考える必要がでてくる。\n今回は このような因果推論における「考え方」に焦点をあて 、特にデータサイエンス界隈で見過ごされがちなポイ ントについてご紹介する。\n▶︎こんな人におすすめ ・因果推論の基礎の勉強をすでに開始しており、実務 に役立てようとしている方。・「教科書」レベルから 脱却し、データ活用の質をあげたい方。\n▶︎全体の 流れ12:00-12:05 オープニング12:05-13:05 芝氏講演13:05-13:25 質疑応答13:25-13:30 クロージング\n▶︎参加費無料\n▶︎ 当日の配信方法今回はオンライン(zoom)で行います。申 込時のフォームに記入頂いたメールアドレスに、事前 にURLをお送りさせて頂きます。\n皆様のご参加お待ち しております。\nハッシュタグ\n#データサイエンス #因 果推論 #causal estimand #バイアス #データサイエンティス ト #交絡 #一般化可能性の問題 LOCATION:オンライン Zoom URL:https://techplay.jp/event/880735?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR