シラバス情報

教員名 ： 篠崎　智大
科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)
因果推論特論
科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)
Epidemiologic theory and methodology
授業コード　Class code
994G35N
科目番号　Course number
46MASTS504

教員名
篠崎　智大
Instructor
SHINOZAKI Tomohiro

開講年度学期
2025年度前期
Year
2025年度
Semester
①First semester
曜日時限
火曜4限
Class hours
Tuesday, 4th Period

開講学科・専攻　Department
工学研究科　情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering
単位数　Course credit
2.0単位
授業の方法　Teaching method
講義

Lecture
外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)
-
授業の主な実施形態　Main class format
⑤ [対面]ブレンド型授業/ [On-site] Blended format (must include 50%-or-more classes held on-site)

概要　Description
因果推論に関する指定教科書・指定論文の輪読、議論および解説を行う。

We will conduct a reading group, discussions, and explanations based on the designated textbooks and papers on causal inference.
目的　Objectives
因果推論の基本的な知識をテキストを主体的に繙くことで理解することを目的とする。今年度は『Causal Inference: What If』を輪読し、小グループごとに担当箇所を発表、他グループと議論する。必要に応じて教員が該当箇所の解説を行い、受講者はこれらの中で理解を深める。

本講義は情報工学専攻におけるディプロマポリシー「情報工学分野に応じた高度な専門知識」を身につける科目である。

The goal is to understand the fundamental concepts of causal inference by actively engaging with the textbook. This year, we will conduct a reading group on Causal Inference: What If. Each small group will be assigned specific chapters to present, followed by discussions with other groups. Explanations of the relevant parts will be provided as needed, allowing participants to deepen their understanding through these activities.


This lecture is a subject to acquire "advanced expertise of information and computer technology" specified in the diploma policy of the Department of Information and Computer Technology.
到達目標　Outcomes
1. 因果推論の専門用語を英語と日本語で正しく用いることができるようになる
2. 潜在アウトカムモデルにもとづく効果の定義と識別、その条件を理解する
3. 効果の識別式を統計的に推測する複数の方法の原理を学ぶ
4. 因果推論における統計モデルの役割を理解する
5. 効果に対するいくつかの構造モデルと回帰モデルとの違いを理解する

  1. To correctly use technical terms related to causal inference in both English and Japanese.
  2. To understand the definition, identification, and conditions of causal effects based on the potential outcomes model.
  3. To learn the principles of multiple statistical methods for estimating identified causal effects.
  4. To understand the role of statistical models in causal inference.
  5. To comprehend the differences between structural models and regression models in estimating causal effects.

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​
履修上の注意　Course notes prerequisites
履修または聴講予定者は必ずガイダンス前に担当教員に連絡すること。事前連絡がない場合は履修を認められない場合がある。
原則として全ての回に出席し、必要回数以上の発表を担当することが単位取得のための必要条件である。スケジュールについては、第1回目の開講日をガイダンス回として設定し、その際に説明する。

Students planning to take a course must contact the instructor before the guidance. Without the contact in advance, students may not be allowed to take the course.
In principle, taking to all lectures and making presentations are necessary for credit of this lecture. The concrete schedule will be explained in the first class (orientation).
アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）
ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation／反転授業　Flipped classroom
-

準備学習・復習　Preparation and review
指定教科書、指定論文をあらかじめ読んでくることを要する。発表者は任意の形式で発表資料を用意する。

Reading a specified textbook or specified papers is required. Presenters have to prepare the slides or documents for their presentation.
成績評価方法　Performance grading policy
議論に参加する姿勢：50%
発表内容と回数　　：50%

Evaluated by positiveness of participating discussion in class (50%) and presentation quality/frequency (50%)
学修成果の評価　Evaluation of academic achievement
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

教科書　Textbooks/Readings
教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)
N
書誌情報　Bibliographic information
Hernán MA, Robins JM (2020). Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC
https://miguelhernan.org/whatifbook
MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料　Reference and other materials
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授業計画　Class plan
1回1章ずつ進める。

We will cover one chapter per class.

Chapter Title:
  1. A Definition of Causal Effect
  2. Randomized Experiments
  3. Observational Studies
  4. Effect Modification
  5. Interaction
  6. Graphical Representation of Causal Effects
  7. Confounding
  8. Selection Bias
  9. Measurement Bias
  10. Random Variability
  11. Why Model?
  12. Inverse Probability Weighting and Marginal Structural Models
  13. Standardization and the Parametric g-Formula
  14. G-Estimation of Structural Nested Models
  15. Outcome Regression and Propensity Score 
----- This lecture will cover up to this point -----
  1. Instrumental Variable Estimation
  2. Causal Survival Analysis
  3. Variable Selection for Causal Inference
  1. Time-Varying Treatments
  2. Treatment-Confounder Feedback
  3. G-Methods for Time-Varying Treatments
  4. Target Trial Emulation

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア　Educational software
SAS
R

備考　Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class
Y
授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class
N