因果推論と意思決定
東京理科大学 2025年度「統計的機械学習（応用計量分析2）」の講義資料です。
講義資料は授業用スライドを公開向けに分割したものです。内容は適宜更新される可能性があります。
| 回 | 内容 | |
|---|---|---|
| 1 | ガイダンス・因果推論と機械学習の概論 | 01_intro.pdf |
| 2 | 意思決定理論（期待効用理論）と因果推論 | 02_eut_and_ci.pdf |
| 3 | 潜在結果モデルに基づく因果推論の問題設定 | 03_po_setting.pdf |
| 4 | 平均因果効果の推定法 | 04_ate.pdf |
| 5 | 条件付き平均因果効果と二重機械学習 | 05_cate_dml.pdf |
| 6 | 因果木・因果森・表現学習 | 06_cate_forest.pdf |
| 7 | 構造方程式モデルとバックドア基準 | 07_scm.pdf |
| 8 | 因果探索 | 08_discovery.pdf |
| 9 | フロントドア調整・操作変数法 | 09_fd_iv.pdf |
| 10 | 代理変数法・回帰不連続デザイン | 10_pcl_rdd.pdf |
| 11 | 発展的な意思決定理論 | 11_SEUT_MEUT.pdf |
| 12 | 強化学習 | 12_RL.pdf |
| 13 | オフライン強化学習 | 13_offlineRL.pdf |
| 14 | バンディット | 14_bandit.pdf |