機械学習を活用した処置効果推定手法の有効性検証とEBPMへの応用
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-24K04719 |
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研究種目 | 基盤研究(C) |
研究分野 | |
研究機関 | 愛媛大学 |
代表研究者 | 福井 秀樹 |
研究期間 開始年月日 | 2024/4/1 |
研究期間 終了年度 | 2027 |
研究ステータス | 交付 (2024/4/1) |
配分額(合計) | 4,550,000 (直接経費 :3,500,000、間接経費 :1,050,000) |
配分額(履歴) |
2027年度:910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000) 2026年度:910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000) 2025年度:1,300,000 (直接経費 :1,000,000、間接経費 :300,000) 2024年度:1,430,000 (直接経費 :1,100,000、間接経費 :330,000) |
キーワード | EBPM(証拠に基づく政策形成) 非実験的統計的推定手法 機械学習 モンテカルロ・シミュレーション |