研究課題
2022度は研究計画書に記載した項目のうち、以下の研究を実施した。一般的な因果効果推定のデータと異なり、すべてのユニットから変数が得られない不完全 なデザインの様々なタイプを類型化する。特に政策研究やマーケティング、長期的な教育効果の追跡など実際に起こりえる状況設定での具体的な利用を想定して類型化を行った。これについては現在レビュー論文及び著作としてまとめているところである。また類型化された各デザインにおいて因果効果の識別を行う必要条件が何かを発見する。具体的にはseparate label問題とPU状況での生存時間分析モデルを今年度が中心に必要条件の発見を行い、識別性が担保される条件での推定法の開発を中心に研究を実施した。こちらについても論文化を現在進めている。またこれらの計画を実施するために、関連する分野で利用可能なデータを探索し整理した。この部分については学会発表を実施した。識別性のある場合での推定量の開発のためのシミュレーションのプログラムを作成しシミュレーションを実施した。
2: おおむね順調に進展している
期初で取り上げた研究が順調に進み、現在論文執筆中である。但し、人的リソースの問題から、当初想定していたシミュレーション研究のためのプログラム作成者の雇用を一部次年度に繰り越すため、総合的にはおおむね順調に進んでいるということになる、
シミュレーション研究のためのプログラム作成者の雇用を確保したため、昨年度の分を今年度追加で実施する。
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (5件)
NeuroImage
巻: 269 ページ: 119901～119901
10.1016/j.neuroimage.2023.119901
日本統計学会誌
巻: 52 ページ: 269～293
10.11329/jjssj.52.269
