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因果推論入門〜ミックステープ:基礎から現代的アプローチまで

因果推論入門〜ミックステープ:基礎から現代的アプローチまで

Scott Cunningham, 加藤 真大, 河中 祥吾, 白木 紀行, 冨田 燿志, 早川 裕太, 兵頭 亮介, 藤田 光明, 邊土名 朝飛, 森脇 大輔, and 安井 翔太

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この本について

データを眺めていて、「相関はあるのに本当に因果なのか分からない」とか、「回帰に変数を入れる・入れないの判断がいつも勘に寄ってしまう」というモヤモヤ、僕もずっと抱えていました。やるほどに自信が揺らぐというか、「そもそも何を前提にしていいのか」が分からなくなるんですよね。 この本が助かったのは、テクニックというより“世界の成り立ちをどう見ればいいのか”を地道に言語化してくれたところでした。たとえば、バックドアパスの考え方を通して「どの変数をコントロールしないとバイアスが生まれるのか」が線として見えるようになったり、条件付き期待値ゼロの仮定が「数学の話」ではなく「人の行動がどう決まっているか」という前提に依存している、とちゃんと腑に落ちたりします。観察データでは相関がほとんど因果を反映しない理由も、行動が内生的に決まっているからだと説明されると、日々の分析で引っかかっていた感覚とつながりました。 読みながら、「あ、これは“魔法の手法”の本じゃなくて、因果推論を成り立たせるための地図なんだな」と思いました。手元のデータにどう向き合うか迷いがちな人にこそ、静かに効いてくる一冊だと思います。こんな人に刺さるのは、派手な成果より“判断の土台”を確かめたいタイプの人です。

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書籍情報(出版社紹介・目次)expand_more

出版社による紹介

因果推論とは、ある要因が何を(どれくらい)引き起こしたのかを判断するためのツールです。本書は、因果推論に関する最近までの進展をまとめ、学生や実務家を対象として、因果関係に関する意味のある回答を導き出すために必要な統計的手法を解説していきます。 本書の最大の特徴は、理論だけでなく、統計プログラミング言語(R、Stata)による実装を重視している点にあります。例題には、読者が利用できるデータとコードが添付されており、すぐに手を動かして実践することができます。本書は機械学習に関するトピックを含まない一方で、理論的な解説が詳細であるほか、DAGや合成コントロール法といった発展的なトピックを扱っています。これらのトピックは、近年の因果推論の理論的進展において重要ですが、入門レベルの書籍において解説している点で希少性があります。
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