完全条件付き分布の指定は近年よく利用されているが、それで使う条件付き分布が真の同時分布と互換性がなければ推定結果にバイアスが生じてしまう。したがって、互換性があるかどうかを確認しなければならない。本発表では、前半に欠測データについて説明し、欠測データの解析法について説明する。用いられている互換性と関数的互換性の定義について説明する。その関数的互換性を用いて互換性があるための必要十分条件について説明する。最適化とは目的関数の最大値(または最小値)をとる入力の最適解を得ることである。少ない回数で最適化を行うために、探索と活用という概念を用いる。ベイズ最適化では探索と活用を組み合わせた獲得関数と呼ばれる指標を導入し、獲得関数が最大となる点を次の入力として選択する。この獲得関数の設計がベイズ最適化の重要な部分となる。本発表ではまず、ベイズ最適化の概要を説明する。その後ベイズ最適化で道具として用いられるガウス過程回帰について説明し、最後に獲得関数について紹介する。近年、医療業界において個別化医療の希求が高まっている。DTR)は、多段階の処置がある状況で患者毎に異なる履歴に基づき処置を決定する方策の組であり、個別化医療の実現に役立つ手段のひとつである。DTRの代表的な推定法はQ学習であり、DTRの推定は最終アウトカムの期待値の最大化問題として定式化される。Q-learning(TIQ-learning)を提案している。通常のQ学習による推定では閾値が変化してもDTRの推定値が変化しないことが確認されている。TIQ-learningでは閾値超過確率をモデリングするが、これとは異なるアプローチとして極値統計学に基づく方法が考えられる。極値統計学は母集団分布の裾に対する推測理論であり、その手法の一つに閾値超過データのモデリングがある。私は現在DTRの枠組みで得られるデータに対し極値統計学の適用を試みており、それに基づく方策について研究している。al.(2017)の手法についてシミュレーションを交えて議論する。後半では極値統計学の枠組みを説明し、今後の展望を述べる。本発表では対象を陰性か陽性か判別するような診断検査の精度を測る指標について考察する。