入門 統計的因果推論< トウケイテキインガスイロン> [単行本]

入門 統計的因果推論< トウケイテキインガスイロン> の 商品概要

• 目次

  1. 序論：統計モデルと因果モデル
  　なぜ因果を学ぶのか
  　Simpsonのパラドックス
  　確率と統計
  　グラフ
  　構造的因果モデル
  2. グラフィカルモデルとその応用
  　モデルとデータの関係
  　連鎖経路と分岐経路
  　合流点
  　d 分離性
  　モデル検定と因果探索
  3. 介入効果
  　介入
  　調整
  　バックドア基準
  　フロントドア基準
  　条件付き介入と特定共変量効果
  　逆確率重み付け法
  　媒介
  　線形システムにおける因果推論
  4. 反事実とその応用
  　反事実
  　反事実の定義と計算
  　確率論的反事実
  　反事実の実践的応用
  　介入と寄与の分析に関する数学的ツール

• 出版社からのコメント

  大家Pearlによる入門書。統計的に原因を推定する考え方を，図と言葉で丁寧に解説

• 内容紹介

  大家Pearlによる入門書。図と言葉で丁寧に解説。相関関係は必ずしも因果関係を意味しないことを前提に，統計的に原因を推定する。〔内容〕統計モデルと因果モデル／グラフィカルモデルとその応用／介入効果／反事実とその応用

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  Pearl,Judea(PEARL,JUDEA／Pearl,Judea)
  カリフォルニア大学ロサンゼルス校（ＵＣＬＡ）のコンピュータサイエンス・統計学教授。ＵＣＬＡ認知システム研究室のディレクターであり、人工知能・因果推論・科学哲学を研究している。Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃａｕｓａｌ　Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅの共同創刊者、編集者でもあり、関連分野で３冊の重要図書を執筆している。最新刊のＣａｕｓａｌｉｔｙ：Ｍｏｄｅｌｓ，Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ａｎｄ　Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，２０００，２００９）では現代の因果分析で使用される手法が多数紹介されており、この本はＬＳＥのラカトシュ賞を受賞し、９０００を超える文献に引用された。また全米科学アカデミー・技術アカデミーのメンバーであり、アメリカ人工知能学会の設立フェローである。確率論的・因果的推論への重要な貢献により、テクニオン（イスラエル工科大学）のハーベイ賞やＡＣＭチューリング賞をはじめとする多くの賞に輝いている
  
  Glymour,Madelyn(GLYMOUR,MADELYN／Glymour,Madelyn)
  カーネギーメロン大学のデータアナリスト。ＵＣＬＡ認知システム研究室のサイエンスライター・編集者でもある
  
  Jewell,Nicholas P.(JEWELL,NICHOLAS P.／Jewell,Nicholas P.)
  カリフォルニア大学バークレー校の生物統計学・統計学教授。１９８１年の着任以来さまざまな研究職・管理職を歴任し、特に１９９４年から２０００年までは副学長を務めた。また、エジンバラ大学・オックスフォード大学・ロンドン大学衛生熱帯医学大学院・京都大学でも教鞭をとった。２００７年にはイタリアのロックフェラー財団ベラージオ研究センターのフェローであった。また、アメリカ統計学会（ＡＳＡ）・アメリカ数理統計学会（ＩＭＳ）・アメリカ科学振興協会（ＡＡＡＳ）のフェローでもある。過去にスネデカー賞およびハーバード大学のマービン・ゼレン統計科学リーダーシップ賞を受賞している。現在ｔｈｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ａｍｅｒｉｃａｎ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ―Ｔｈｅｏｒｙ　＆　Ｍｅｔｈｏｄｓの編集者であり、ＡＡＡＳの統計部門の議長を務めている。感染症・慢性疾患疫学への統計的方法の適用、薬物安全性の評価、生存時間分析、および人権についての研究を行っている
  
  落海 浩(オチウミ ヒロシ)
  １９６６年山口県に生まれる。２００８年南カリフォルニア大学経営学大学院博士課程修了。現在、南カリフォルニア大学経営学大学院准教授。Ｐｈ．Ｄ．

• 著者について

  落海 浩 (オチウミ ヒロシ)
  USCマーシャル校

入門 統計的因果推論< トウケイテキインガスイロン> の商品スペック