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欠測が非ランダムな二値結果の推定（Estimation with missing not at random binary outcomes via exponential tilts）

田中専務

拓海さん、最近部下から「欠測が非ランダム（MNAR）なデータでも推定できる手法がある」って聞いたんですが、現場に導入して意味ありますか。正直、統計の細かい話は苦手でして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は、観測データに欠けがあって、その欠け方がデータの値に依存する、つまりMissing Not At Random（MNAR）という状況を、二値の結果に限定して扱う方法を提案していますよ。

田中専務

MNARって要するに、データが欠ける理由がランダムじゃなくて、例えば問題がある顧客ほどアンケートに答えないとか、そういうことですよね？それだと普通の分析がバイアスを出すと。

AIメンター拓海

その理解で合っていますよ。従来はMNARを扱うには外部の“非回答インスツルメント”や“シャドウ変数”という追加情報が必要でしたが、この論文はそれらを使わずに推定できる枠組みを示しています。要点を3つにまとめると、識別可能性の条件提示、パラメータ推定アルゴリズム、推定量の実装例という流れです。

田中専務

これって要するに、外部データがなくても欠測の偏りを補正できるということ？それなら投資対効果が変わってくるかもしれません。

AIメンター拓海

ポイントは2つあります。まず、この手法は二値アウトカムに特化しているため、対象を絞れば強力に働く点です。次に、

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