京都大学、因果推論の手法と理論を学べる講座が無料に 臨床統計学の講師が担当

統計学を勉強したことがある人であれば、聞いたことがあるだろう。

「相関関係は必ずしも因果関係を意味しない」

アクチュアリー試験で学ぶ統計学でも、「因果関係」には言及していない。

アクチュアリー試験「数学」の出題範囲（2021年度）

確率

• 事象と確率 ・ 確率変数
• 確率分布、確率密度関数、分布関数
• 確率変数の平均値、分散
• 変数変換と和の分布
• 積率と積率母関数、確率母関数、特性関数
• 大数の法則と中心極限定理

統計

• データのまとめ方
• 統計的推定、区間推定
• 統計的検定
• 標本分布論と標本調査
• 最小２乗法と相関係数と回帰係数の推定、検定

モデリング

• 回帰分析
• 時系列解析
• 確率過程
• シミュレーション

保険を通じて収集したデータを用いて因果関係を論じることは不可能で、補助的な情報が必要とされる。

では、どのような情報があれば因果関係を論じることができるのか。

回帰モデルにおいて、原因と結果という定性的な関係は正しくても、その回帰係数が因果的効果を正しく表現しないことがある。

これは、回帰モデルに適切な説明変数が取り込まれていないことによる。

説明変数に取り入れられるべき変数のことを、交絡因子とよぶ。

「交絡因子とは何か」を説明するには、アクチュアリー試験で学ぶ統計学の言葉では不十分であり、因果関係に関する言葉が必要になる。

地域によって、自動車事故のリスクは異なる。喫煙者と非喫煙者の死亡リスクは異なる。

アクチュアリー実務において、商品開発を経験したことのある人であれば、一度は考えたことがあると思われる、これらの命題。

保険料の細分化は、相関関係に基づくべきか、因果関係まで必要なのか。

そんな論点が気になる人にオススメの動画です。