AI〜データコンサル会社アイアナのブログ。統計学、Rを使ったデータ分析、Pythonを使ったAIなどこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。Pearl先生が受賞されました(米記事はこちら、日本記事はこちら)。Pearl先生は「因果推論」分野の権威です。因果推論はベイジアンネットワークや構造方程式モデリング(SEM、パス解析)などの基本理論になります。チューリング賞が出たこともあって因果推論が注目されそうですが、難易度が高い分野でもあります。そこで、私が読んで理解が進んだ本を紹介致します。このエッセイ本を読むと「因果関係とは何か?」「効果とは何か?」といった事をとてもイメージしやすくなります。これは医療統計分野の本なので、「ランダム化試験」という用語で因果関係を説明していますが、web業界の方はA/Bテストと言った方が分かりやすいかもしれません。A/Bテストをすることでレイアウトの良し悪しが判明するのも、基礎には因果推論の考え方があります。見る次に、理論的な内容のこれらの本があります。Epidemiologyの説明に近いと思います。2つ目の宮川先生の本はグラフ理論やDAG(非循環有向グラフ)に基づいていて、Pearl先生の説明に近いです。傾向スコアや操作変数に関する解説があります。見る上記の本で因果推論が分かってくると、Pearl先生の教科書が読みやすくなります。次のように、日本語訳もあります。ベイジアンネットワーク、SEMなどの説明があります。見るまた、DAGには3つ重要な基準があります(DAGであれば必ずこれらを満たすわけではないのでご注意下さい)。この特性は慣れないと理解が難しいので、自分の理解をメモしておきます(正確な定義は教科書をご覧下さい)。表現に間違いがあれば、後ほど修正致します。有向分離基準(d-separate)有向分離基準を満たせば、集合Sによってaとbは独立となる。aとbの間の道上で、すべての合流点(collider)で条件付けると擬似相関が生まれる。aとbの共通因子や中間因子で条件付けると独立になる。バックドア基準バックドア基準を満たすSが存在すれば、xのyへの介入効果はSによって表現可能となる。このとき、xのyへの介入効果は識別可能という。このようなSの条件は、xがSの原因因子になっておらず、かつ、xからの矢線をとりのぞいたときにSがxとyを有効分離することである。フロントドア基準Sがフロントドア基準を満たせば、Sによってxのyへの介入効果は表現可能である。このときの条件は、Sの要素でxyの道を全てブロックしている、xからSへのバックドアパスは空集合でブロックされる、Sからyへのバックドアパスをxがブロックしている、の3つを満たすことである。未測定の交絡因子があるときの対処法の1つである「媒介変数法」を拡張したアイディアになっている。他の対処法としては、操作変数法や条件付き操作変数法がある。過去にPearl先生の訳本を読みながら資料に起こしたものがありますので、紹介しておきます。IIを開催することができました!...2011-05-11観察データでの効果推定(傾向スコア、IPW、DR)まずは教科書を紹介します。model)について混合効果モデルについてです。読者になる@iisssseeiiiiをフォローデータコンサル会社のiAnalysis合同会社(アイアナ)で代表をしている倉橋一成(くらはしいっせい)です。東京大学で医療統計学の博士号を取得して、2011年に東大病院に務めながらアイアナを設立しました。含む約50社の企業にコンサルティングを行ってきました。統計学やデータサイエンス、AIなどを駆使して経営戦略や事業戦略に活かすためのデータ分析を行っています。クライアントはNTTドコモ。2014年からデータ分析部門(情報戦略室)にコンサルティングを行い、当時数十名だったグループが2019年には200人近くの組織(デジタルマーケティング推進部)となって自走しています。サル以外にはベンチャーやアート活動をしています。こちらのサイトでベンチャーやアート活動などの近況をアップしています。ツイッターはコンサル以外の趣味のつぶやきメイン。移行時約180万PVはてなブログをはじめよう!isseing333さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。