分析者のための因果推論入門―データ分析と意思決定を紐づける手法と考え方を網羅的に詳解する

堀井 俊佑【著】

ソシム（2025/10発売）

• サイズ A5判／ページ数 326p／高さ 21cm
• 商品コード 9784802615198
• NDC分類 417
• Cコード C2041

出版社内容情報

因果推論の大きな特徴は、「何を仮定するか」を常に明らかにしながら分析を進める点にあります。分析の結果、何らかの数値が得られたとしても、それが意味を持つのは、前提として置いた条件が成り立っている場合だけです。推定値そのものよりも、その背後にある構造や仮定を意識することこそが、因果推論を活用する第一歩なのです。
本書では、因果推論を学ぶうえで欠かせない二つの視点－潜在反応モデルと構造的因果モデル－を行き来しながら、それぞれの成り立ちや考え方、そして実際にデータから因果効果を推定する方法を紹介しています。異なる枠組みを対比させながら学ぶことで、「どちらの理論を使えばよいのか」という単純な選択ではなく、「状況や目的に応じてどう使い分けるか」を考える視点を身につけてください。


【目次】

内容説明

無意味なデータ分析を回避するための知見を一冊に凝縮！データ分析者必読の全く新しい教科書！

目次

第１章　統計的因果推論とは　意思決定の効果をより正確に推測する
第２章　統計的因果推論のための統計的基礎　条件付き確率と条件付き期待値の推定を理解する
第３章　潜在反応モデルに基づく因果推論　潜在反応モデルのフレームワークを理解する
第４章　構造的因果モデルに基づく因果推論　構造的因果モデルのフレームワークを理解する
第５章　潜在反応モデルと構造的因果モデルの融合　２つのフレームワークを融合させて分析の幅を広げる
第６章　調整に必要な変数が観測できない場合の因果推論　未観測の交絡因子を克服するには
第７章　特殊なデータ構造を利用した因果推論　差分の差分法、回帰不連続デザイン
第８章　異質な因果効果の推定　効果のばらつきが示す意思決定のヒント
第９章　実務で因果推論を活用するために　因果推論を意思決定に活かすための視点と限界

著者等紹介

堀井俊佑［ホリイシュンスケ］
早稲田大学データ科学センター准教授。２００４年、早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。２０１１年、同大学大学院数理科学研究科博士課程修了、博士（理学）。早稲田大学基幹理工学部応用数理学科助手・助教、同大学グローバルエデュケーションセンター助教・准教授を経て、２０２２年より現職。情報理論、統計学、機械学習をバックグラウンドに、統計科学、統計的因果推論、ＡＩに関する研究に取り組んでいる。学歴：２００４．３　早稲田大学理工学部経営システム工学科卒業。２０１１．３　早稲田大学大学院数理科学研究科博士課程修了。職歴：２００９．４－２０１１．３　早稲田大学基幹理工学部応用数理学科助手。２０２２．４－現在　早稲田大学データ科学センター准教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[Go Extreme]

因果推論と仮定の明示 相関と因果 潜在反応モデル 平均処置効果 無交絡性 セレクションバイアス 構造的因果モデル 有向非巡回グラフ バックドア基準 衝突点への対処 傾向スコア法 逆確率加重法 操作変数法 差分の差分法 回帰不連続デザイン 条件付き期待値 機械学習活用 交差検証 未観測交絡因子 フロントドア基準 異質な因果効果 問いの明確化 設計の選択 ロバストネス検証 意思決定基準 線形構造方程式モデル 直接・間接効果 反事実推論 ドメイン知見の統合 観察データの限界 統計的推定手法 情報と現場知識の融合

2025/11/24

[hiro]

細かなところまでは理解できなかったけど、因果推論の大まかな流れは掴めた。数式を追うのがつらくなり、5章以降は流し読み。

2025/12/18

[neko_machi0108]

バックドア基準を知れたのが収穫だった

2025/11/20