内容

目次

第1章　はじめに1.1 背景1.2 有向グラフに立脚した因果推論1.3 Neyman-Rubin の因果モデル1.4 相関関係か？因果関係か？1.5 問題意識第2章　準備2.1 因果推論における確率的考え方2.2 事象の確率2.3 確率変数2.4 確率変数ベクトル2.5 グラフォイド原理2.6 グラフ用語2.7 有向分離基準2.8 ベイジアンネットワーク2.9 ランダム化第3章　因果ダイアグラムの基礎3.1 因果関係の頑健性3.2 因果ダイアグラム3.3 確率・構造的因果モデル・物理モデル3.4 矢線の解釈3.5 モジュール性と外的操作3.6 因果効果3.7 バックドア基準3.8 Change-in-Parameter 基準第4章　有向グラフに基づく因果効果の識別可能条件4.1 はじめに4.2 代表的な識別可能条件4.3 推論規則4.4 条件付き因果効果に関する注意点4.5 誤分類問題への対応4.6 同時因果効果4.7 効果の修飾と交互作用効果第5章　線形構造方程式モデルに基づく因果効果の識別可能条件5.1 線形構造方程式モデルの重要性5.2 有向グラフによる因果関係の表現5.3 総合効果と直接効果5.4 相関の分解5.5 総合効果の識別可能条件5.6 Linear Effect Restoration 法5.7 操作変数の新たな見方5.8 考察第6章　潜在反応モデル6.1 はじめに6.2 構造的因果モデルから潜在反応モデルへ6.3 一致性6.4 因果効果：再考6.5 交換可能性6.6 有向グラフを用いた因果推論の有用性第7章　原因の確率とその周辺7.1 はじめに7.2 因果推論における3つの階層7.3 原因の確率：定義とその解釈7.4 原因の確率の存在範囲7.5 原因の確率の識別可能条件7.6 その他の因果的尺度第8章　効果の分解問題とその周辺8.1 パラドックス8.2 直接効果と間接効果8.3 識別可能条件8.4 直接効果の存在範囲8.5 主要層別解析参考文献索　　引