ベイズ × 因果推論の最前線 傾向スコアを用いた二重頑健推定とそのベイズ的展開の理論と実装
学習ポイント
二重頑健（Doubly Robust; DR）推定の考え方と、傾向スコアモデル・アウトカムモデルそれぞれの概要・役割を理解する
ベイズ的DR推定の位置づけと、既存アプローチの限界を把握する
Posterior CouplingとEntropic Tiltingのアイデアを用いてDR性を実現する仕組みを理論的に学ぶ
R実装パッケージを通じて、実データへの適用プロセス（モデリング→サンプリング→カップリング→推定）を体験する
詳細概要
二重頑健 (doubly robust; DR) 推定は、傾向スコアを用いた因果推論で広く利用されている推定手法の一つです。
DR推定の魅力の一つは、傾向スコアモデルまたはアウトカムモデルのいずれか一方が正しく特定されていれば、因果効果を適切に推定できる点にあります（DR性）。
近年はベイズ的視点からのDR推定も議論されていますが、実際に利用しやすい方法は限られています。
本セミナーでは、先行研究のレビューを踏まえ、近年提案された posterior coupling を利用した新しいベイズ的DR推定法を紹介します (Orihara et al., 2025)。
提案手法では、まず傾向スコアモデルとアウトカムモデルに関する事後サンプルを取得し、その後 entropic tilting という手続きによって両者を coupling することでDR性を実現します。
この枠組みにより、従来手法では困難であった柔軟な事前分布や統計モデルの設定、さらにベイズ的推測が可能となります。
セミナーでは、通常のDR推定とベイズ的DR推定の概要を整理したうえで、posterior coupling の理論的背景を解説します。
また、Rで利用可能な実装パッケージを紹介し、時間が許せば具体的な応用例を通じて posterior coupling の有用性についても議論します。
対象者
因果推論・ベイズ統計に関心のある研究者・大学院生
傾向スコア/DR推定を実務で用いるデータサイエンティスト・アナリスト
Rを用いた因果推定の再現性あるワークフローを整えたい実務者
ベイズモデリング×因果推論の最新動向をキャッチアップしたいエンジニア・研究開発者
講師プロフィール
折原 隼一郎（オリハラ シュンイチロウ）
取得学位：博士（データサイエンス）
2022年7月 - 現在 東京医科大学, 医療データサイエンス分野 講師
2017年4月 - 2022年6月 協和キリン株式会社, バイオメトリックス部
領収書発行
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