【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〜

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□■□【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〜
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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。

（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』

▶︎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。

▶︎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。

▶︎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）

▶︎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、

・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。

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。

▶︎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。

▶︎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

▶︎参加費
無料

▶︎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。

皆様のご参加お待ちしております。

ハッシュタグ

#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