目次
統計的因果探索 （機械学習プロフェッショナルシリーズ）
- 清水 昌平（著）／ 杉山 将（編）
- 第１章 統計的因果探索の出発点
- １．１ はじめに
- １．２ 因果探索における最大の困難：擬似相関
- １．３ 擬似相関の数値例
- １．４ 本章のまとめ
- 第２章 統計的因果推論の基礎
- ２．１ 導入
- ２．２ 反事実モデルによる因果の定義
- ２．３ 構造方程式モデルによるデータ生成過程の記述
- ２．４ 統計的因果推論の枠組み：構造的因果モデル
- ２．５ ランダム化実験
- ２．６ 本章のまとめ
- 第３章 統計的因果探索の基礎
- ３．１ 動機
- ３．２ 因果探索の枠組み
- ３．３ 因果探索の基本問題
- ３．４ 因果探索の基本問題への３つのアプローチ
- ３．５ ３つのアプローチと識別可能性
- ３．６ 本章のまとめ
- 第４章 ＬｉＮＧＡＭ
- ４．１ 独立成分分析
- ４．２ ＬｉＮＧＡＭモデル
- ４．３ ＬｉＮＧＡＭモデルの推定
- ４．４ 本章のまとめ
- 第５章 未観測共通原因がある場合のＬｉＮＧＡＭ
- ５．１ 未観測共通原因による難しさ
- ５．２ 未観測共通原因があるＬｉＮＧＡＭモデル
- ５．３ 未観測共通原因は独立と仮定しても一般性を失わない
- ５．４ 独立成分分析に基づくアプローチ
- ５．５ 混合モデルに基づくアプローチ
- ５．６ 多変数の場合
- ５．７ 本章のまとめ
- 第６章 関連の話題
- ６．１ モデルの仮定を緩める
- ６．２ モデル評価
- ６．３ 統計的信頼性評価
- ６．４ ソフトウェア
- ６．５ おわりに
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