[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-71] 分割時系列デザインに基づく低頻度繰り返し介入の効果推定手法

〇石山 隼¹、藤原 大悟¹、片島 健博¹、泉谷 知範¹ (1.NTTコミュニケーションズ株式会社)

キーワード：時系列、分割時系列デザイン、介入、処置効果

工場の定期修理のように、1系列の観察データ上で低頻度の介入が繰り返し行われる場合に効果を推定する方法を提案する。
定期修理のような介入は繰り返し行われるため、これを利用して1系列の観察データ上で介入効果を推定する方法を提案する。1系列の観察データにおける介入効果推定手法の1つとして、介入前のデータから予想されるトレンドによって推定された反実仮想を利用する分割時系列デザイン(Interrupted Time Series Analysis: ITSA)が提案されている。ITSAを用いて複数回の介入効果を推定する場合、大域的な非線形性の問題や、個々の介入ごとに異なる推定値からの知見が得られにくいという課題がある。提案手法では、介入前後の限られた区間でモデルを作成し、大域的な非線形性を、線形な介入の効果として近似できることが期待でき、加えて個々の介入の効果を一貫して取り扱い、推定を安定させることを目的とする。人工データによる実験を行い、手法の妥当性を検証した。その結果、複数の介入に同質性を仮定でき、まとめて扱うときには提案手法が有効であり、使用する際には、区間の選択が重要であることがわかった。