政策効果の異質性の有無に関するノンパラメトリックな検定手法の開発

• Project/Area Number: 24K16344
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: The Institute of Statistical Mathematics
• Principal Investigator: 武石 将大 統計数理研究所, リスク解析戦略研究センター, 特任研究員 (00993148)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 仮説検定

Outline of Research at the Start

個人の属性の種類が多いときにも性能が良く、かつ効果の関数に単純な構造を仮定しない機械学習を用いた新たなノンパラメトリックな異質性の有無の検定手法を開発する。そしてその手法を打ち切りのあるデータに適用できるように拡張する。