構造的因果モデルの基礎

本書は，Ｊｕｄｅａ　Ｐｅａｒｌによって提案された構造的因果モデルの解説書であり，データ生成過程を出発点として，因果ダイアグラムの理論から潜在反応モデルへの橋渡しを行うことを主な目的の一つとしている。また，有向グラフを用いて因果関係を記述することの利点と欠点を示すだけでなく，因果ダイアグラムでは扱うことの難しいテーマとして，原因の確率や媒介分析といった新しい話題にも触れている。

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

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