因果関係の必要性と十分性 必要性の確率、十分性の確率、必要十分性の確率、無能化の確率、可能化の確率 原因の確率を推定するための条件と条件の違いにより得られる情報の違い

ランダム化していない介入 Intention to treatという考え方も 反事実確率との比較も必要→訴訟・鑑定 ギブス・サンプリングによる反事実確率と因果効果の推定

「反事実」というのは「仮定法過去『もし●●だったなら』」のようなもの まだ起きていないけれど仮定して、その結果がどうなるかを予測しましょうということ グラフではノードに値を割りつけて、そのノードへの移入エッジをなくすこと 複雑な系について日常的…

Simpson のパラドクス 男女別に有効性を計算すると男女の両方の群で「有効」となるのに、それらを合算すると、「全体では無効」となるようなデータがある 性別がサンプル数や有効性に影響している。そのように何がしかの影響のあるノードを取り去ったらいか…

構造方程式モデリング(SEM) グラフを用いた考え方との違い 識別可能性を問題にするかどうかという違い

意思(に基づく選択行動)と、結果として起きることの分離 条件付き行動、確率的政策 時間依存性行動、時間依存性交絡因子(time-dependent confounders)を伴う時間依存性治療

因果関係の仮説を立てる(DAGを作る) データを使って、「その仮説、どうなの？」という問に答える 因果効果の評価は、「こういう介入をしたらどうなる？」という問への答え(予測)も可能にする 逆に言うと、介入の効果は因果関係(のグラフ)が指定されないと測…

大きな枠組み：観察データから因果関係を見出したい、グラフ・ネットワークを用いて機械的計算で見出したい 観測される変数と観測されない変数とがノードとなったモデルを作る 「観察されない変数」をなんでも自由に決めて良ければ、観察を説明するモデルは…

この章を読むときに：日頃から因果推論ばかりをやっている(臨床医とか)にはとっつきにくい文章かもしれない。「因果モデル」を中心に頭が回っているから。その場合は、「確率・統計」の部分は復習するつもりで読み、「因果」の部分は眼を閉じておいて、先に…

統計的因果推論 -モデル・推論・推測-作者: Judea Pearl,黒木学出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2009/02/24メディア: 単行本購入: 6人 クリック: 231回この商品を含むブログ (28件) を見る 目次 第１章 確率、グラフ、因果モデル入門 第２章 因果関係を推…

思いつくままに、挙げてみる(そして、「確率・尤度・統計・推測」という縦軸で『カリキュラムを再構成』するとしたら、どうなるかを考える カリキュラムの組み方の難しさはすでに年来の課題 たとえば、以下の２択 基礎(解剖・生理・生化・薬理・病理)→臨床 …