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出版社名:ソシム
出版年月:2025年10月
ISBN:978-4-8026-1519-8
325P 21cm
分析者のための因果推論入門 データ分析と意思決定を紐づける手法と考え方を網羅的に詳解する
堀井俊佑/著
組合員価格 税込
2,772
円
(通常価格 税込 3,080円)
割引率 10%
在庫あり
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内容紹介・もくじなど
無意味なデータ分析を回避するための知見を一冊に凝縮!データ分析者必読の全く新しい教科書!
もくじ情報:第1章 統計的因果推論とは 意思決定の効果をより正確に推測する;第2章 統計的因果推論のための統計的基礎 条件付き確率と条件付き期待値の推定を理解する;第3章 潜在反応モデルに基づく因果推論 潜在反応モデルのフレームワークを理解する;第4章 構造的因果モデルに基づく因果推論 構造的因果モデルのフレームワークを理解する;第5章 潜在反応モデルと構造的因果モデルの融合 2つのフレームワークを融合させて分析の幅を広げる;第6章 調整に必要な変数が観測できない場合の因果推論 未観測の交絡因子を克服する…(
続く
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無意味なデータ分析を回避するための知見を一冊に凝縮!データ分析者必読の全く新しい教科書!
もくじ情報:第1章 統計的因果推論とは 意思決定の効果をより正確に推測する;第2章 統計的因果推論のための統計的基礎 条件付き確率と条件付き期待値の推定を理解する;第3章 潜在反応モデルに基づく因果推論 潜在反応モデルのフレームワークを理解する;第4章 構造的因果モデルに基づく因果推論 構造的因果モデルのフレームワークを理解する;第5章 潜在反応モデルと構造的因果モデルの融合 2つのフレームワークを融合させて分析の幅を広げる;第6章 調整に必要な変数が観測できない場合の因果推論 未観測の交絡因子を克服するには;第7章 特殊なデータ構造を利用した因果推論 差分の差分法、回帰不連続デザイン;第8章 異質な因果効果の推定 効果のばらつきが示す意思決定のヒント;第9章 実務で因果推論を活用するために 因果推論を意思決定に活かすための視点と限界
著者プロフィール
堀井 俊佑(ホリイ シュンスケ)
早稲田大学データ科学センター准教授。2004年、早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。2011年、同大学大学院数理科学研究科博士課程修了、博士(理学)。早稲田大学基幹理工学部応用数理学科助手・助教、同大学グローバルエデュケーションセンター助教・准教授を経て、2022年より現職。情報理論、統計学、機械学習をバックグラウンドに、統計科学、統計的因果推論、AIに関する研究に取り組んでいる。学歴:2004.3 早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。2011.3 早稲田大学大学院数理科学研究科博士課程修了。職歴:2009.4-2011.3 早稲田大学基幹理工学部…(
続く
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堀井 俊佑(ホリイ シュンスケ)
早稲田大学データ科学センター准教授。2004年、早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。2011年、同大学大学院数理科学研究科博士課程修了、博士(理学)。早稲田大学基幹理工学部応用数理学科助手・助教、同大学グローバルエデュケーションセンター助教・准教授を経て、2022年より現職。情報理論、統計学、機械学習をバックグラウンドに、統計科学、統計的因果推論、AIに関する研究に取り組んでいる。学歴:2004.3 早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。2011.3 早稲田大学大学院数理科学研究科博士課程修了。職歴:2009.4-2011.3 早稲田大学基幹理工学部応用数理学科助手。2022.4-現在 早稲田大学データ科学センター准教授(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)
もくじ情報:第1章 統計的因果推論とは 意思決定の効果をより正確に推測する;第2章 統計的因果推論のための統計的基礎 条件付き確率と条件付き期待値の推定を理解する;第3章 潜在反応モデルに基づく因果推論 潜在反応モデルのフレームワークを理解する;第4章 構造的因果モデルに基づく因果推論 構造的因果モデルのフレームワークを理解する;第5章 潜在反応モデルと構造的因果モデルの融合 2つのフレームワークを融合させて分析の幅を広げる;第6章 調整に必要な変数が観測できない場合の因果推論 未観測の交絡因子を克服する…(続く)
もくじ情報:第1章 統計的因果推論とは 意思決定の効果をより正確に推測する;第2章 統計的因果推論のための統計的基礎 条件付き確率と条件付き期待値の推定を理解する;第3章 潜在反応モデルに基づく因果推論 潜在反応モデルのフレームワークを理解する;第4章 構造的因果モデルに基づく因果推論 構造的因果モデルのフレームワークを理解する;第5章 潜在反応モデルと構造的因果モデルの融合 2つのフレームワークを融合させて分析の幅を広げる;第6章 調整に必要な変数が観測できない場合の因果推論 未観測の交絡因子を克服するには;第7章 特殊なデータ構造を利用した因果推論 差分の差分法、回帰不連続デザイン;第8章 異質な因果効果の推定 効果のばらつきが示す意思決定のヒント;第9章 実務で因果推論を活用するために 因果推論を意思決定に活かすための視点と限界