目次
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第1部 因果推論
第1章 相関と因果の違いを理解しよう
1-1 因果推論が必要となる架空事例の紹介
1-2 相関と因果の違い、疑似相関とは
1-3 Google Colaboratoryを用いたPythonプログラミング：疑似相関の確認
第2章 因果効果の種類を把握しよう
2-1 反実仮想と様々な因果効果（ATE、ATT、ATU、CATE）
2-2 介入（doオペレータ）とは
2-3 本書で使用する数学記法の整理
2-4 調整化公式とは
第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
3-1 構造方程式モデルとグラフ表現（因果ダイアグラムDAG）
3-2 バックドア基準、バックドアパス、d分離
3-3 ランダム化比較試験RCTによる因果推論
第4章 因果推論を実装しよう
4-1 回帰分析による因果推論の実装
4-2 傾向スコアを用いた逆確率重み付け法（IPTW）の実装
4-3 Doubly Robust法（DR法）による因果推論の実装
第5章 機械学習を用いた因果推論
5-1 ランダムフォレストによる分類と回帰のしくみ
5-2 Meta-Learners（T-Learner、S-Learner、X-Learner）の実装
5-3 Doubly Robust Learningの実装
第2部 因果探索
第6章 LiNGAMの実装
6-1 LiNGAM（Linear Non-Gaussian Acyclic Model）とは
6-2 独立成分分析とは
6-3 LiNGAMによる因果探索の実装
第7章 ベイジアンネットワークの実装
7-1 ベイジアンネットワークとは
7-2 ネットワークの当てはまりの良さを測る方法
7-3 変数間の独立性の検定
7-4 ３タイプのベイジアンネットワークの探索手法
7-5 PCアルゴリズムによるベイジアンネットワーク探索の実装
第8章 ディープラーニングを用いた因果探索
8-1 因果探索とGAN（Generative Adversarial Networks）の関係
8-2 SAM（Structural Agnostic Model）の概要
8-3 SAMの識別器Dと生成器Gの実装
8-4 SAMの損失関数の解説と因果探索の実装
8-5 Google ColaboratoryでGPUを使用した因果探索の実行
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