| 研究実績の概要 |
研究計画書に記載した研究項目のうち、研究代表者がすでに開発した仮定の少なく精度の高い統計的因果効果推定法(セミパラメトリックベイズ法,Hoshino, JASA,2013)について調整効果を含む統一的なモデルに対して適用ができるように拡張する方法を開発し、大規模なシミュレーション研究により提案手法の妥当性検証を行った。また無作為化の行われている公開データ（RCTの公開データ）、および研究協力者が提供する複数のデータ（教育データとマーケティングデータ）など「答え合わせ」が可能なデータについて、提案手法と既存手法の性能比較を行い、提案手法の優位性が示された。
また準実験デザインのうち処置の除去や交換が行われている場合など、応用研究上よく利用されているデザインであってもこれまでデータの公開が行われていないものがあるため、これらについて本研究で実際に実験調査を実施し答え合わせを行った。
また、得られた成果について日本統計学会や日本行動計量学会、人工知能学会、応用統計学会など複数の学会に成果を発表し、論文を執筆した。そのうちの一つは統計学での竜力氏の一つであるcomputational statistics and data analysisに掲載され、またRCTにおいて不服従がある分析の解析結果は社会心理学・政治学の一流紙communication researchに、またがん検診に関する準実験状況での因果効果推定の解析結果は疫学・予防医学の一流紙であるamerican journal of preventive medicineにそれぞれ応用解析として掲載された。また現在も複数の論文が統計学のトップジャーナルに査読中、改稿中である。
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