301223記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. 因果効果推定における頑健な分散推定と検定（Robust Variance Estimation and Inference for Causal Effect Estimation）
2 分で読了
1 views

因果効果推定における頑健な分散推定と検定

（Robust Variance Estimation and Inference for Causal Effect Estimation）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海さん、最近部下から『分散推定が不安定だと検定で誤りが増える』って聞いたんですが、何が問題なんでしょうか。難しい論文を読まされて私にはチンプンカンプンでして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中さん。要点を三つで整理しますよ。第一にデータに偏りがあると従来の分散推定は小さく見積もられ検定が過剰に棄却される、第二にその原因は”positivity”の侵害、つまりある処置を受ける確率が特定の条件でほぼゼロになること、第三に論文はこれを回避する二つの方法を示していますよ。

田中専務

処置の確率がゼロに近い？それは現場でいうと『ある条件のときにある作業がまず起きない』ってことですか。例えば特定の工程で一度も使わない部品がある、みたいな。

AIメンター拓海

その通りです。分かりやすい例えですね。統計ではこれをpositivity assumption（ポジティビティ仮定）と呼びます。簡単に言えば、比較対象が存在しないと

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
非定常性下での最適化学習
（Learning to Optimize under Non-Stationarity）
次の記事
類似度分布の識別によるグラフノード埋め込みの構築
（Constructing Graph Node Embeddings via Discrimination of Similarity Distributions）
関連記事
二重特徴マスキング段階的知識蒸留による物体検出
（DFMSD: Dual Feature Masking Stage-wise Knowledge Distillation for Object Detection）
PCAとK平均法を用いたアフリカのヘアスタイルデータセットのクラスタリング
（CLUSTERING AN AFRICAN HAIRSTYLE DATASET USING PCA AND K-MEANS）
物理実験教育のためのChatGPTベースツールの開発
（Developing a ChatGPT-Based Tool for Physics Experiment Teaching）
モンテカルロ時間の実時間換算を導く手法
（Time-Quantified Monte Carlo to Langevin Dynamics）
非線形深層適応制御によるUAS姿勢制御の実装と評価
（Deep Nonlinear Adaptive Control for Unmanned Aerial Systems Operating under Dynamic Uncertainties）
UVE：MLLMはAI生成動画の統一評価者になれるか？
（UVE: Are MLLMs Unified Evaluators for AI-Generated Videos?）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
協調型マルチエージェント強化学習における行動価値ネットワークの因子分解の解析
（Analysing Factorizations of Action-Value Networks for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning）
  • 論文研究
解釈可能なニューラル注意型推薦システム
（NAIRS: A Neural Attentive Interpretable Recommendation System）
  • 論文研究
Petaflops級スーパーコンピュータ「Zhores」の設計と初期評価
（“Zhores” —Petaflops supercomputer for data-driven modeling, machine learning and artificial intelligence）
  • 論文研究
空間適応型フィルタユニットによるコンパクトで効率的な深層ニューラルネットワーク
（Spatially-Adaptive Filter Units for Compact and Efficient Deep Neural Networks）
  • 論文研究
音声映像イベント局所化のための二重モダリティSeq2Seqネットワーク
（DUAL-MODALITY SEQ2SEQ NETWORK FOR AUDIO-VISUAL EVENT LOCALIZATION）
  • 論文研究
Windows向けTLS実装の状態機械学習による脆弱性検出
（Identification of Bugs and Vulnerabilities in TLS Implementation for Windows Operating System Using State Machine Learning）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む