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目次

  • 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