统计的因果推论は、结果に対する原因の影响の大きさを推测するために、いかに统计データを分析できるか考える学问领域です。因果推论の最も标準的なアプローチは、原因となる介入を各被験者に対してランダムに割り当てるランダム化比较実験によって集めたデータを分析することです。従来のアプローチでは、各被験者に対する介入はその被験者のみに影响する、あるいは、すべての被験者は割り当てられた介入を遵守すると想定されることが一般的でした。しかし、実际には、各被験者への介入は复雑な形で他者にも影响すると同时に、割り当てられた介入を遵守しない被験者も存在する状况が数多くあります。
そこで、柳貴英 経済学研究科准教授と星野匡郎 早稲田大学准教授の共同研究チームは、そのような複雑な波及効果と介入割当の不遵守を考慮できる、曝露写像と操作変数法による新しい因果推論手法を開発し、その統計的性質を証明することに成功しました。
本研究成果は、2023年11月17日に、国際学術誌「Journal of the American Statistical Association」に、オンライン掲載されました。
「共同研究者の星野匡郎さんとラフな研究アイデアを话していた研究当初の段阶から、私たち自身も面白い研究になるだろうと考えていて、论文が掲载されるまでの间ずっと楽しく研究を进めることができました。本研究成果を统计学分野において伝统ある国际学术誌で発表できたことを大変嬉しく思います。波及効果にかかわる课题はまだまだ残されていると感じていますから、今后も研究を进めていきたいと思っています。」（柳贵英）
【顿翱滨】
【书誌情报】
Tadao Hoshino, Takahide Yanagi (2023). Causal Inference with Noncompliance and Unknown Interference. Journal of the American Statistical Association.
