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内容説明
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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きます。
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
1
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
0
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
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バックドア基準を知れたのが収穫だった2025/11/20
