お久しぶりです。冬休みなので、以前Twitterでとったアンケートで一番人気だった内容について書きます。 今回は統計“モデル”を使うことの意味について因果推論の視点からまとめてみようと思います。普段なんとなく回帰分析を使っている人は一読をおススメします。なぜモデルを使うのか、(多くの場合無自覚に)置かれている仮定は何かなどを中心に書いていきます。 なお、本記事の内容はハーバード公衆衛生大学院でMiguel Hernan氏が教える中級因果推論の授業で教えられる内容を基にしています。来学期はこの授業のTAをしますので質問等あればご気軽に。 統計学をきちんと勉強した方であれば基本的な内容になりますので悪しからず、、、 因果推論における「推定(Estimation)」とは ノンパラメトリックvsパラメトリック 超シンプルな回帰”モデル” 層別分析で条件付き期待値を計算 ノンパラメトリックな“モデル