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　本書のタイトルは「調査観察データの統計科学」である．ただし，データを得る方法としての調査研究や観察研究に関する本ではない．ここで扱う内容をおおまかにいえば「偏りのあるデータから正しい推論を行なうための統計科学」である．「偏りのあるデータ」とは統制実験，あるいは無作為に実験条件への割り当てが行なわれていない研究で得られるデータ，および無作為抽出が行なわれていないデータのことである．

　より詳しくいうならば，「実験が行なわれていない研究で得られるデータからの統計的な因果推論」（第２～４章），「偏った抽出による標本・データを用いることで生じるバイアス（＝選択バイアス）の統計的調整」（第５～６章），および「複数の情報源から得られたデータを統計的に融合させて推論を行なうデータ融合（データフュージョン）」（第７章）の３つの話題について，これらすべてを以下の３つの観点

	［1］	欠測データとして共通の問題構造を持っていること

	［2］	背景情報（本書ではこれを“共変量”と呼ぶ）を積極的に利用することで欠測データの部分を無視したり，あるいは予測できる可能性があること

	［3］	推定を行なう際には線形モデルなどのパラメトリックな方法や，カーネル法などのノンパラメトリックな方法を利用するのは多くの場合うまくいかないため，両者の中間の形態であるセミパラメトリックな方法を用いるのがよいということ

から統一的に説明することが本書の目的である．選択バイアスとデータ融合の話題は統計的因果推論と同型の問題構造を有しているため，本書では特に統計的因果推論を中心に説明する．

（本書「まえがき」より一部抜粋）

星野崇宏（ほしの　たかひろ）

1975年生まれ．2004年東京大学大学院総合文化研究科博士課程修了．情報・システム研究機構　統計数理研究所，東京大学教養学部を経て，2008年より名古屋大学大学院経済学研究科准教授．現在，独立行政法人科学技術振興機構（JST）さきがけ「知の創生と情報社会」領域研究代表者を兼任．

第１章　序論
第２章　欠測データと因果推論
第３章　セミパラメトリック解析
第４章　共変量選択と無視できない欠測
第５章　選択バイアスとその除去
第６章　有意抽出による調査データの補正
第７章　データ融合