1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料  が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『初めての傾向スコア分析・入門セミナー2021』



 S211029AW



 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日時:2021年12月21日(火)13:00-17:00
受 講 料:1人様受講の場合 50,600円[税込]/1名
     
1口でお申込の場合 61,600円[税込]/1口(3名まで受講可能)


 ★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
 お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。


 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

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 講 師

 小森 理(こもりおさむ) 氏
  成蹊大学 理工学部 情報科学科 准教授(博士(統計科学))

 <略歴>  2005年3月 慶應義塾大学 理工学部 数理科学科 卒業
 2007年3月 慶應義塾大学大学院 基礎理工学専攻 数理科学専修 修了
 2010年3月 総合研究大学院 大学複合科学研究科 統計科学専攻 修了
 2010年4月〜2015年9月 統計数理研究所 特任助教
 2015年10月〜2018年3月 福井大学 電気電子情報工学科専攻 講師
 2018年4月〜 成蹊大学理工学部情報科学科・准教授
 <専門分野・研究>  機械学習 / 医療統計 / 生物統計 / 情報幾何学 / データサイエンス / 因果推論
 <本テーマ関連
学協会>
 日本統計学会 Japanese Journal of Statistics and Data Science, Associate Editor / 日本計量生物学会 日本計量生物学会誌編集委員 / 応用統計学会 理事

 セミナーの概要

 

 傾向スコア解析の基本事項を実データ解析を通して学習する.無作為割り付けがされていない観察研究のデータ解析において治療効果をバイアス無しに推定する際に必須の統計手法である.
 この講座を通して一連の傾向スコア解析の概要を掴むことができると共に,傾向スコアの理論的背景,傾向スコアの基本的な使い方,傾向スコアの有用さと限界を学ぶことができる.また統計ソフトとしては世界的に広く使われその有用性と実用性が認められている「R」を用いる.

 

 講義項目


 1 確率論の基礎

  *確率変数と確率関数
  *条件付き確率
  *独立性と条件付き独立性
  *期待値(平均)
  *条件付き確率の性質
  *条件付き期待値
  *ベルヌーイ分布
  *確率収束と大数の法則

 2 傾向スコアの概要

  *無作為割り付け
  *観察研究
  *具体例
  *臨床研究
  *反事実
  *処置効果
  *傾向スコア
  *強い意味での無視可能性
  *傾向スコアの性質
  *傾向スコアによる,マッチング,層別,共変量調整
  *感度分析

 3 傾向スコアの推定

  *共変量
  *共変量の選択
  *欠損のメカニズム
  *欠損の扱い
  *ロジスティック回帰モデル


 4 傾向スコアによるマッチングと層別

  *マッチングと層別
  *最近傍マッチングの詳細

 5 傾向スコアによる重みづけ

  *重みづけによる処置効果の推定
  *二重頑健性


 6 データ解析

  *シミュレーション解析
  *実データ解析
  *マッチングと層別の結果
  *プログラムコード(シミュレーション)
  *プログラムコード(実データ)



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