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因果推論入門~ミックステープ:基礎から現代的アプローチまで~

Scott Cunningham  著

加藤真大, 河中祥吾, 白木紀行, 冨田燿志, 早川裕太, 兵頭亮介, 藤田光明, 邊土名朝飛, 森脇大輔, 安井翔太  翻訳
在庫状況 有り  お届け予定日 3~4日  数量 冊 
価格 \4,180(税込)         

発行年月 2023年05月
出版社/提供元
言語 日本語
媒体 冊子
ページ数/巻数 415p
大きさ 23cm
ジャンル 和書/理工学/数学/確率論・数理統計学
ISBN 9784297134174
商品コード 1035891839
NDC分類 417
基本件名 数理統計学-データ処理
本の性格 実務向け
新刊案内掲載月 2023年06月2週
商品URL
参照
https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1035891839

著者紹介

加藤真大(翻訳):東京大学経済学研究科を中退後、2020年に東京大学情報理工学系研究科を修了。2020年株式会社サイバーエージェントに入社。機械学習や計量経済学の手法の研究開発に従事。
河中祥吾(翻訳):2021年奈良先端科学技術大学院大学先端技術研究科博士課程修了後、サイバーエージェント入社。小売領域におけるグロースマーケティングに向けた分析・効果検証およびデータ基盤構築に従事。
白木紀行(翻訳):2009年慶應義塾大学大学院修士課程修了後、日本銀行入行。日本経済や金融市場の分析・予測、金融政策や国際金融規制の効果検証などに携わる。2021年株式会社サイバーエージェント入社。Data Science Center小売DXLab室長として、機械学習や統計モデリングの手法を用いたコンサルティング・研究に従事。2023年より厚生労働省政策企画官として、EBPMや統計業務の改善に取り組む。
冨田燿志(翻訳):2019年東京大学大学院経済学研究科修士課程修了、2020年サイバーエージェント入社。AI Lab経済学社会実装チームにて、マーケットデザインの研究・社会実装に取り組む。主な興味分野は、ゲーム理論、マッチング理論、マーケットデザイン、およびそれらの応用・社会実装。
早川裕太(翻訳):2019年東京工業大学情報理工学院修士課程修了後、サイバーエージェント入社。アドテク領域にて分析及び研究開発に従事。2020年より小売との協業事業において、POSデータを活用した広告配信プロダクトの立ち上げに参画。現在も小売企業のデータを用いたデジタルマーケティングの改善やリテールメディア化の推進に取り組む。
兵頭亮介(翻訳):2021年早稲田大学基幹理工学研究科修士課程修了後、サイバーエージェント入社。小売との協業事業において、データサイエンスや機械学習の応用に取り組む。主な興味は、定量・定性データおよび機械学習を用いた産業領域のグロース。
藤田光明(翻訳):2018年東京大学経済学研究科修士課程修了後、サイバーエージェント入社。AI事業本部Dynalystにて広告配信アルゴリズムの開発・実装やチームマネジメント、研究開発に従事し、研究組織AI Labとの共著論文はWWWなどの国際学会に採択。現在は小売DX領域にて、経済学を活用した新規事業の立ち上げ中。
邊土名朝飛(翻訳):2021年長岡技術科学大学大学院工学研究科修士課程修了後、サイバーエージェント入社。同子会社の株式会社AI Shift、およびAI Labにて音声対話システムの研究開発に従事。
森脇大輔(翻訳):2006年東京大学経済学部卒業、内閣府入府。経済対策のとりまとめ、国会対応、経済財政白書や月例経済報告の作成、統計改革などに携わる。2017年株式会社サイバーエージェントに中途入社。研究開発組織AI Labにおいて、経済学やデータサイエンス、機械学習を用いたアルゴリズム開発、社会実装プロジェクトを実施。2021年より経済学社会実装チームリーダー。EBPM推進のためのプラットフォーム「EBPMデータベース」管理人。経済学博士(ニューヨーク州立大学アルバニー校)。著書:『少子高齢社会における世代間移転と家族』(共著、日本評論社, 2020年)
安井翔太(翻訳):2011年、立教大学経済学部卒業。2013年、ノルウェー経済大学修士課程修了後、サイバーエージェント入社。入社後は広告代理店で広告効果検証等を行い、2015年にアドテクスタジオへ異動。その後は機械学習の応用や、機械学習が使われている状況下でのデータ分析や効果検証を主な業務とする。2016年よりAI Lab経済学グループを設立。2019年よりData Science Center副所長も務める。2022年より主席データサイエンティスト。 著書:『効果検証入門』(技術評論社、2020年)『施策デザインのための機械学習入門』(技術評論社、2021年)

内容

因果推論とは、ある要因が何を(どれくらい)引き起こしたのかを判断するためのツールです。本書は、因果推論に関する最近までの進展をまとめ、学生や実務家を対象として、因果関係に関する意味のある回答を導き出すために必要な統計的手法を解説していきます。

本書の最大の特徴は、理論だけでなく、統計プログラミング言語(R、Stata)による実装を重視している点にあります。例題には、読者が利用できるデータとコードが添付されており、すぐに手を動かして実践することができます。本書は機械学習に関するトピックを含まない一方で、理論的な解説が詳細であるほか、DAGや合成コントロール法といった発展的なトピックを扱っています。これらのトピックは、近年の因果推論の理論的進展において重要ですが、入門レベルの書籍において解説している点で希少性があります。

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