経済学、社会、ヘルスサイエンス分野における 因果推論と機械学習　12月現地刊行予定

経済学、社会、ヘルスサイエンス分野における
因果推論と機械学習
Causal Inference and Machine Learning:
In Economics, Social, and Health Sciences?1st Edition

[出版社] Chapman & Hall/CRC
[出版年月日] 2025/12
[ISBN-10] 1032820411
[ISBN-13] 978-1-032-82041-5
[出版国] イギリス
[装丁] hardcover/Geb./rel.
[媒体] 冊子
[ページ数] 864 p.
[ジャンル] 人工知能

2025年12月現地刊行予定

この書籍は、因果推論と機械学習を融合させ、経済学、社会科学、健康科学における実践的な政策課題の解決に役立つ方法を紹介しています。学生や実務家向けに設計されており、機械学習を因果推論の視点から学べるよう工夫されています。

主な内容と特徴：
最新の機械学習と計量経済学の統合 ペナルティ付き回帰、ランダムフォレスト、ブースティング、ダブル機械学習などを用いて、観測可能な選択バイアス（マッチング、AIPW）や観測不可能なバイアス（操作変数法、差分の差分法、合成コントロール）に対応。
因果効果の推定と異質性の発見 高次元データを扱いながら、仮定・トレードオフ・限界を明確に理解できるように設計。
高度なトピックも網羅
時系列予測、ニューラルネットワーク、深層学習、勾配降下法などの最適化アルゴリズムも扱う。
直感的かつ形式的な説明と実例
経済、労働、健康、開発分野の実例を通じて、理論と実践を結びつける。
予測モデルと因果モデルの使い分け
両者を別々ではなく相互補完的に捉え、目的やデータ特性に応じた適切な選択を支援。
実践的なコードとステップバイステップの指導（R言語）
生データから推定までの流れを丁寧に解説。シミュレーションを通じて、モデルの挙動を視覚的に理解できる。

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