研究課題
令和４年度に引き続き、令和５年度は、（１）総合効果の推定精度を向上させる統合型推定量の開発、（２）実験データと観察データを融合させた潜在反応タイプの存在割合の識別可能条件の提案、（３）ノンパラメトリック構造的因果モデルに基づく効果の分解性を利用した公平性配慮型尺度の開発，について研究を行い、以下のような結果を得た。（１）について、線形構造方程式モデルのフレームワークの下で，条件付き操作変数推定量とフロントドア基準を統合した新たな総合効果の一致推定量を開発し，その統計的性質を調べた。その結果、いくつかの状況ではバックドア型推定量よりも統合型推定量のほうが優れた推定精度を持つことが明らかとなった。（２）について、原因の確率を定量的に評価することは実質科学における主要課題の一つであるが、事象間の因果関係に密接に関係する問題である。この問題に対して、今年度は実験データと観察データを融合させることにより、単一の代替共変量を観測するだけで潜在反応タイプの存在割合が識別可能条となる条件を提案した。（３）について，構成配慮型機械学習における直接的差別と間接的差別を構造的因果モデルにおける直接効果と間接効果に対応させた公平性配慮型尺度を開発した。
すべて 2024 2023 その他
すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 7件) 学会発表 (9件)
品質
巻: 53 ページ: 239～251
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行動計量学
巻: 50 ページ: 49-59
Journal of Multivariate Analysis
巻: 197 ページ: 105201～105201
10.1016/j.jmva.2023.105201
Statistical Papers
巻: - ページ: -
10.1007/s00362-023-01401-8
The 40th International Conference on Machine Learning
巻: 40 ページ: 16097-16130
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
巻: 37 ページ: 12287～12294
10.1609/aaai.v37i10.26448
巻: 37 ページ: 12234～12242
10.1609/aaai.v37i10.26442
