生物統計情報学特論Ⅶ

4月17日は講義を行わない。 ①4月10日：イントロダクション／平均因果効果のセミパラメトリック推測 （推定方程式、傾向スコアモデルと回帰モデルにもとづく推定量） ②4月24日：二重ロバスト推測 （AIPW推定量、境界性、標的型最尤推定量、影響関数） ③5月1日：因果ダイアグラム （DAG、有向分離、バックドア基準、交絡変数の選択） ④5月8日：操作変数法 （操作変数、単調性、構造平均モデル、効果のバウンド） ⑤5月15日：マッチング （マッチングの因果DAG、モデル依存度、傾向スコアマッチング） ⑥5月22日：時間依存性交絡とその調整1 （時間依存性交絡変数、g-公式、IPW識別式、周辺構造モデルのIPW推定法） ⑦5月29日：時間依存性交絡とその調整2 （g-ヌル・パラドクス、構造ネストモデル、g-推定法、動的治療レジメン）

講義とSASによる演習（適宜、資料を配布する） 対面講義を予定している。

演習・レポート（50％）、出席（50％）

・ 多変量解析の展開；隠れた構造と因果を推理する．佐藤俊哉、松山 裕「疫学・臨床研究における因果推論」（岩波書店） ・ 岩波データサイエンス Vol.3. 岩波データサイエンス刊行委員会 編（岩波書店） ・ Hernán MA, Robins JM. Causal Inference. Chapman & Hall/CRC, forthcoming.（PDFが無料で配布されている）

・ 多変量解析の展開；隠れた構造と因果を推理する．佐藤俊哉、松山 裕「疫学・臨床研究における因果推論」（岩波書店） ・ 岩波データサイエンス Vol.3. 岩波データサイエンス刊行委員会 編（岩波書店） ・ Hernán MA, Robins JM. Causal Inference. Chapman & Hall/CRC, forthcoming.（PDFが無料で配布されている）

希望者は1回目の講義に必ず出席すること。 生物統計家として習得しておくべき方法論であり、履修を推奨する。 毎回指定する課題のレポート提出を受講要件とする。 ICR臨床研究入門（www. Icrweb.com）「因果推論入門（前・後編）」または統計数理研究所医療健康データ科学研究センター e-learningシステム（https://www.mhds.jp/*****）の「因果推論I/II」を視聴の上で受講することが望ましい（どちらもほぼ同内容）。

生物統計家として習得しておくべき方法論であり、履修を推奨する。 履修登録をせず、聴講のみを希望する場合は、聴講を希望する科目の担当教員から 事前に許可を得ること。ただし、以下のことに留意すること。 ・　聴講希望者は、氏名、所属、メールアドレス、 聴講希望科目を *****　まで連絡すること。 ・　希望者が多数の場合は、人数を制限することがある。 ・　統計解析ソフトウェア SAS を用いた実習を行う科目を受講する際は、SAS がイン ストールされたノート PC を各自用意すること（PC の貸与はありません）。 ・　聴講が認められた科目には、特段の理由がない限り、最終講義まで出席すること （欠席が多い場合は、他科目の聴講申請・聴講許可を取り消す場合がある）。