シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2024/09/20 現在 |
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開講科目名 ／Course |
因果推論A／0 | ||||||||
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時間割コード ／Course Code |
E1G10106_E1 | ||||||||
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開講所属 ／Course Offered by |
経済学部／Faculty of Economics | ||||||||
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ターム・学期 ／Term・Semester |
2024年度／Academic Year 第1クォーター／1Q | ||||||||
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曜限 ／Day, Period |
月／Mon 2 | ||||||||
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開講区分 ／Semester offered |
第1クォーター／1Q | ||||||||
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単位数 ／Credits |
1.0 | ||||||||
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学年 ／Year |
2,3,4 | ||||||||
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主担当教員 ／Main Instructor |
三浦 貴弘 | ||||||||
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科目区分 ／Course Group |
_ | ||||||||
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授業形態 ／Lecture Form |
講義 | ||||||||
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教室 ／Classroom |
西２号館Ｅ３０２／E302 | ||||||||
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開講形態 ／Course Format |
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ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy |
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教員名 ／Instructor |
教員所属名 ／Affiliation |
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| 三浦 貴弘 | 経済学部（教員） |
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授業の概要・ねらい ／Course Aims |
統計学の授業などで、相関と因果は違うというのを聞いたことがあるかもしれません。 相関関係と因果関係、どちらもデータを用いた分析を行います。 では、因果関係をデータから分析する、因果推論を行うにはどうすればよいでしょうか。 本講義では、因果推論の基礎的な概念の導入から始まり、どのような条件であれば因果関係をデータから導き出せるのかを学んでいきます。 講義を通じて、因果推論に必要な「センス」を養います。 |
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到達目標 ／Course Objectives |
- 因果と相関の違いについて説明できる - 因果推論に適切な手法や実験デザインなどの選択を行うことができる - ニュースやレポートなどに記載されている分析結果を批評的に評価できる |
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成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria |
- 小テスト: 10% - 課題: 30% - 最終試験: 60% |
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教科書 ／Textbook |
- 特にありません。Moodle 上で資料を配布します。 |
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参考書・参考文献 ／Reference Book |
- ヨシュア・アングリスト & ヨーン・シュテファン・ピスケ 『「ほとんど無害」な計量経済学―応用経済学のための実証分析ガイド』 NTT出版 2013年 - 中室牧子 & 津川友介 『「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法』ダイアモンド社 2017年 - エステル・デュフロ 他 『政策評価のための因果関係の見つけ方 ランダム化比較試験入門』日本評論社 2019年 - 安井 翔太 『効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎』技術評論社 2020年 - Scott Cunningham『因果推論入門〜ミックステープ：基礎から現代的アプローチまで』技術評論社 2023年 - G.W.インベンス & D.B.ルービン 『インベンス・ルービン 統計的因果推論 (上)』朝倉出版 2023年 - G.W.インベンス & D.B.ルービン 『インベンス・ルービン 統計的因果推論 (下)』朝倉出版 2023年 |
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履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students |
- 出席点はありません。 - 資料配布・課題提出・小テストの解答などには Moodle を使用します。 - 小テストは講義開始時に行います。 - 初回講義でも Moodle でアンケートを行いますので注意してください。 |
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履修する上で必要な事項 ／Prerequisite |
- Moodle が使えるデバイスを各自用意してください |
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履修を推奨する関連科目 ／Related Courses |
- 入門レベルの統計学の授業 |
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授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours |
- 新しい概念を学ぶため、週に 2 ~ 3 時間ほどの予習・復習が必要になると想定しています。 |
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その他連絡事項 ／Other messages |
- 学生の理解度に応じて、内容を若干変更する可能性があります。 |
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授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes |
- ニュースや記事内で因果関係を述べている (A をすると健康になるなど) 場合、なぜそう言えるのかと一旦考えてみると良いかもしれません。 |
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オフィスアワー ／Office Hours |
授業期間: 月曜 13: 10 ～ 14:40 (西 3 号館 504 号室: 三浦研究室) また、Teams, メール、Moodle でも対応可能です。 緊急の場合を除き、休日の対応は致しません。また、金曜 17 時以降の連絡は基本週明けに返信します。 連絡先: takam@wakayama-u.ac.jp |
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科目ナンバリング ／Course Numbering |
E60051J01000G111，E60051J01000B111，E60051J01000P111 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考（担当） ／Notes |
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| 1 | 1 | イントロダクション | 因果推論とは何か | |
| 2 | 2 | 因果推論の基礎概念① | 潜在的結果やサンプルセレクション・統計学のおさらい | |
| 3 | 3 | 因果推論の基礎概念② | 潜在的結果やサンプルセレクション・統計学のおさらい | |
| 4 | 4 | ランダム化比較実験① | ランダム化比較実験とは何か、なぜ必要か | |
| 5 | 5 | ランダム化比較実験② | ランダム化比較実験とは何か、なぜ必要か | |
| 6 | 6 | 回帰分析① | 回帰分析とは何か、因果推論との関連 | |
| 7 | 7 | 回帰分析② | 回帰分析とは何か、因果推論との関連 | |
| 8 | 8 | 最終試験・まとめ | 全体のまとめ |