統計的機械学習 (応用計量分析2)2026年度

東京理科大学 2026年度「統計的機械学習(応用計量分析2)」の講義資料です。回が進むごとに追加します。内容は間違いを含む可能性がありますので、活用は自己責任でお願いします。

回 内容 PDF
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 平均因果効果の推定(続き)と条件付き平均因果効果の推定 05_cate_dml.pdf
6 木に基づく因果効果推定と表現学習 06_tree_representation.pdf
7 木に基づく因果効果推定と表現学習 07_tree_representation.pdf