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

（概要）

因果推論とは、ある要因が何を（どれくらい）引き起こしたのかを判断するためのツールです。本書は、因果推論に関する最近までの進展をまとめ、学生や実務家を対象として、因果関係に関する意味のある回答を導き出すために必要な統計的手法を解説していきます。

本書の最大の特徴は、理論だけでなく、統計プログラミング言語（R、Stata）による実装を重視している点にあります。例題には、読者が利用できるデータとコードが添付されており、すぐに手を動かして実践することができます。本書は機械学習に関するトピックを含まない一方で、理論的な解説が詳細であるほか、DAGや合成コントロール法といった発展的なトピックを扱っています。これらのトピックは、近年の因果推論の理論的進展において重要ですが、入門レベルの書籍において解説している点で希少性があります。


（こんな方におすすめ）

・経済を専攻する学生

・実務に因果推論を使おうと考えている方


（目次）

第1章 導入

　1.1 因果推論とは何か

　1.2 相関と因果を混同してはいけない

　1.3 最適化はすべてを内生化する

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第2章 確率と回帰の概要

　2.1 確率論の基礎

　2.2 事象と条件付き確率

　2.3 確率木

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第3章 非巡回的有向グラフ

　3.1 DAG 記法の紹介

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第4章 潜在アウトカム因果モデル

　4.0.1 統計的推論

　4.1 物理的なランダム化

　4.2 ランダム化推論

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第5章 マッチングと層別化

　5.1 層別化

　5.2 完全マッチング

　5.3 近似マッチング

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第6章 回帰不連続デザイン

　6.1 回帰不連続デザインの大流行

　6.2 RDDの推定

　6.3 識別への挑戦

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第7章 操作変数

　7.1 操作変数の歴史：父と息子

　7.2 操作変数の直感的説明

　7.3 均質な処置効果

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第8章 パネルデータ

　8.1 DAGの例

　8.2 推定

　8.3 演習：成人向けサービス提供者の調査

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第9章 差分の差デザイン

　9.1 John Snowのコレラ仮説

　9.2 推定

　9.3 推論

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第10章 合成コントロール法

　10.1 比較事例分析の導入

　10.2 刑務所の建設と黒人男性の収容

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第11章 結論