機械学習と因果推論

章立て

1. 第1章　序論
2. 第I部　準備
3. 第2章　回帰分析の基礎
4. 第3章　内生性と操作変数法
5. 第4章　モーメント法
6. 第5章　機械学習の基礎
7. 第6章　ロジスティック回帰
8. 第7章　密度比推定と共変量シフト問題
9. 第8章　統計的学習理論と経験過程
10. 第9章　分類問題における学習アルゴリズムの最適性
11. 第10章　統計的推論の基礎
12. 第II部　高次元線形回帰・ノンパラメトリック回帰
13. 第11章　高次元線形回帰モデルとスパース推定
14. 第12章　ノンパラメトリック回帰（1）：基礎編
15. 第13章　ノンパラメトリック回帰（2）：発展編
16. 第14章　ノンパラメトリック回帰（3）：信頼区間の構築
17. 第III部　因果推論の基礎と処置効果の推定
18. 第15章　因果推論の準備
19. 第16章　構造的因果モデル
20. 第17章　ランダム化比較実験
21. 第18章　平均処置効果の推定
22. 第19章　漸近分散の効率下限
23. 第20章　漸近効率推定量の構築
24. 第21章　二重機械学習
25. 第22章　傾向スコア（リース表現量）の推定
26. 第23章　条件付き平均処置効果の推定（1）：汎用手法
27. 第24章　条件付き平均処置効果の推定（2）：標的最尤推定
28. 第IV部　因果効果の仮定の妥当性と識別問題
29. 第25章　媒介分析
30. 第26章　反証・感度分析・部分識別
31. 第27章　操作変数と局所平均処置効果
32. 第28章　回帰不連続デザイン
33. 第29章　欠測値のもとでの処置効果推定
34. 第V部　統計的意思決定問題と処置選択
35. 第30章　処置選択
36. 第31章　方策学習（経験厚生最大化・反実仮想リスク最小化）
37. 第32章　オンライン予測
38. 第VI部　パネルデータ解析・差分の差法・合成コントロール法
39. 第33章　パネルデータ解析
40. 第34章　差分の差デザイン
41. 第35章　合成コントロール法
42. 第VII部　その他
43. 第36章　その他の話題