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 |
|---|---|
| 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 | 機械学習 処置効果推定 EBPM 固定効果カウンターファクチュアル推定量 EBPM（証拠に基づく政策形成） 非実験的統計的推定手法 モンテカルロ・シミュレーション |