お気付きの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。
- 宮川 雅巳. 統計的因果推論―回帰分析の新しい枠組み (シリーズ・予測と発見の科学). 朝倉書店. 2004.
- 26. 重回帰分析 9（コントロール変数の選び方：バックドア基準と DAG）
- 雑記 - クッキーの日記（前回）
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- 前回、因果関係を記述している非巡回的有向グラフを眺めて具体的な確率変数を思い浮かべましたが、含めるべき変数と含めるべきでない変数というものがありました。それらは具体例を当てはめてみれば直感的にもわかりますが、いつもいつでもどんな形のグラフでも過不足をシステマティックに検出するにはどうすればいいのでしょうか。
- 参考文献 [1] の 74 ページにある、「因果ダイアグラムは、それを形式的に非巡回的有効独立グラフとみたとき、そこで規定される独立性・条件付き独立性を満たすことになる」とは？
- 参考文献 [1] の 74 ページによると、因果ダイアグラムとは、非巡回的有向グラフであって、各頂点に確率変数が対応していて、実際に各確率変数がグラフが規定する因果関係にしたがって生成されているようなもの、ですね。グラフはグラフだがこのグラフは因果関係を記述しているのだぞ、と捉えればいいのでしょうか。
- 非巡回的有効独立グラフの方の定義は 60 ページです。非巡回的有向グラフであって、各頂点に確率変数が対応していて、各頂点に対応する確率変数の同時分布の密度関数が (4.10) 式になっているもの、ですか。グラフはグラフだが、このグラフは同時密度関数を記述しているのだぞ、でしょうか。
- ……あ、非巡回的有効独立グラフの定義には「因果的関係」などという文言がないですね。因果などという数学的によくわからないものに依拠していません。
