https://carlos-mendez.org/ja/tag/causal/causalWowchemy (https://wowchemy.com)ja-jp© 2018–2026 Carlos Mendez. All rights reserved.Sun, 17 May 2026 00:00:00 +0000https://carlos-mendez.org/media/icon_huedfae549300b4ca5d201a9bd09a3ecd5_79625_512x512_fill_lanczos_center_3.pnghttps://carlos-mendez.org/ja/tag/causal/https://carlos-mendez.org/ja/projects/ccm/Sun, 17 May 2026 00:00:00 +0000https://carlos-mendez.org/ja/projects/ccm/<h2 id="比較因果メトリクスへようこそ開発中">比較因果メトリクスへようこそ！（開発中）</h2> <p>RとQuartoで実装された現代的な因果推論の手法を用いた<strong>地域インパクト評価</strong>への入門です。本リソースは、政策や介入が地域の成果に及ぼす効果を評価するための準実験的手法を扱い、完全な再現性を実現するため解説付きの実例と一般公開データを提供します。</p> <p>開発中の本書には以下が含まれます。</p> <ul> <li><strong>準実験的手法</strong> — 分割時系列分析から合成コントロール、ベイズ構造時系列まで、地域比較の視点に基づいて解説します。</li> <li><strong>R + Quarto ノートブック</strong> — 折りたたみ可能なコードを備えた再現可能な各章。ローカルでレンダリングしたり、ご自身のデータで拡張したりできます。</li> </ul> <h2 id="章構成">章構成</h2> <ol> <li>はじめに</li> <li>分割時系列分析</li> <li>時間に関する回帰不連続デザイン</li> <li>基本的な差分の差分法</li> <li>古典的な合成コントロール</li> <li>ベイズ構造時系列</li> <li>参考文献</li> </ol> <p><a href="https://github.com/quarcs-lab/ccm" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/quarcs-lab/ccm</a> で貢献やコメントをお寄せください。</p> <h2 id="関連プロジェクト">関連プロジェクト</h2> <p>補完リソース：<a href="https://carlos-mendez.org/project/intro2causal/">因果メトリクスをマスターする</a> — Angrist &amp; Pischke の <em>Mastering &lsquo;Metrics</em> に基づく、AIを活用したPythonの学習ガイドです。</p>https://carlos-mendez.org/ja/projects/intro2causal/Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 +0000https://carlos-mendez.org/ja/projects/intro2causal/<h2 id="因果メトリクスをマスターするへようこそ">因果メトリクスをマスターするへようこそ！</h2> <p><strong>因果メトリクスをマスターする</strong>のための、AIを活用した学習ガイドです。Angrist &amp; Pischke の基礎的な教科書 <a href="https://www.masteringmetrics.com/" target="_blank" rel="noopener"><em>Mastering &lsquo;Metrics: The Path from Cause to Effect</em></a> をもとに、インタラクティブなPythonノートブックとAIツールを使って因果推論の基礎を学びます。</p> <p>本プラットフォームには以下が含まれます。</p> <ul> <li><strong>基礎的な手法</strong> — Angrist &amp; Pischke の <em>Mastering &lsquo;Metrics</em> に基づきます。ランダム化試験から差分の差分法まで、因果推論を学びます。</li> <li><strong>Pythonノートブック</strong> — インストール不要のGoogle Colabノートブック。実データ、動作するコード、各手法の完全な実装を備えています。</li> <li><strong>AIを活用した学習</strong> — 異なる教育スタイルを持つ複数のAIチューター。</li> </ul> <h2 id="インタラクティブなgoogle-colabノートブック">インタラクティブなGoogle Colabノートブック</h2> <p>下記のいずれかのバッジをクリックすると、ブラウザ上で即座に開いて実行できます。</p> <h3 id="第i部概念的枠組み">第I部：概念的枠組み</h3> <table> <thead> <tr> <th>章</th> <th>タイトル</th> <th>トピック</th> <th>Colabノートブック</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>1</strong></td> <td>ランダム化試験</td> <td>選択バイアス、潜在的結果、RAND HIE</td> <td><a href="https://colab.research.google.com/github/cmg777/intro2causal/blob/main/notebooks_colab/01-randomized-trials.ipynb" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a></td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="第ii部5つのツール">第II部：5つのツール</h3> <table> <thead> <tr> <th>章</th> <th>タイトル</th> <th>トピック</th> <th>Colabノートブック</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>2</strong></td> <td>回帰</td> <td>OLS、欠落変数バイアス、不適切な統制変数</td> <td><a href="https://colab.research.google.com/github/cmg777/intro2causal/blob/main/notebooks_colab/02-regression.ipynb" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a></td> </tr> <tr> <td><strong>3</strong></td> <td>操作変数</td> <td>LATE、コンプライアー、ミネアポリスの家庭内暴力実験</td> <td><a href="https://colab.research.google.com/github/cmg777/intro2causal/blob/main/notebooks_colab/03-instrumental-variables.ipynb" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a></td> </tr> <tr> <td><strong>4</strong></td> <td>回帰不連続デザイン</td> <td>シャープRD、バンド幅、飲酒の法定年齢と死亡率</td> <td><a href="https://colab.research.google.com/github/cmg777/intro2causal/blob/main/notebooks_colab/04-regression-discontinuity.ipynb" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a></td> </tr> <tr> <td><strong>5</strong></td> <td>差分の差分法</td> <td>平行トレンド、双方向固定効果、大恐慌期の銀行</td> <td><a href="https://colab.research.google.com/github/cmg777/intro2causal/blob/main/notebooks_colab/05-differences-in-differences.ipynb" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a></td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="第iii部総合">第III部：総合</h3> <table> <thead> <tr> <th>章</th> <th>タイトル</th> <th>トピック</th> <th>Colabノートブック</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>6</strong></td> <td>教育の収益</td> <td>双子、出生四半期、学位の効果</td> <td><a href="https://colab.research.google.com/github/cmg777/intro2causal/blob/main/notebooks_colab/06-wages-of-schooling.ipynb" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"></a></td> </tr> </tbody> </table> <h3 id="ノートブックの使い方">ノートブックの使い方</h3> <ol> <li>上記のいずれかの <strong>「Open in Colab」バッジをクリックします</strong></li> <li>Googleアカウント（無料）で <strong>ログインします</strong></li> <li>ランタイムメニューの <strong>「すべて実行」をクリックします</strong>（または各セルを個別に実行します）</li> <li><strong>探索して変更します</strong> — パラメータを変えたり、別のモデルを試したり、データで実験したりできます</li> <li><strong>作業を保存します</strong> — ファイル ＞ ドライブにコピーを保存 で、変更内容を保持できます</li> </ol> <p><strong>インストール不要、ダウンロード不要、設定不要！</strong></p> <h2 id="著者とクレジット">著者とクレジット</h2> <p><strong>Carlos Mendez</strong> — Pythonでの実装および教育用ノートブックの開発</p> <p><strong>Joshua D. Angrist &amp; Jörn-Steffen Pischke</strong> — 原著教科書 <a href="https://www.masteringmetrics.com/" target="_blank" rel="noopener"><em>Mastering &lsquo;Metrics</em></a></p>