統計的因果推論

內容簡介

本書は,「人工知能分野の巨人のひとり」(Richard Korf)として數えられ,統計的因果推論の世界的権威である人工知能研究者Judea Pearlによって書かれた"Causality-Models, Reasoning and Inference-"(Cambridge Univ. Press)の邦訳である。本書は,既存の統計的因果推論の教科書とは異なり,因果推論の背後にある哲學的考え方を踏まえながら,グラフィカルモデル,反事実モデル,構造モデルといった數理解析法を用いて因果関係の解明に迫るという獨創的なアイデアに基づいて執筆されている。また,統計科學と因果推論との類似點や相違點も詳しく記述されており,因果的関連尺度と統計的関連尺度を結びつけるための數理的基盤の整備も行われている。本書の特徴として,邦訳出版にあたって原著者から提供された最新の...(展開全部) 本書は,「人工知能分野の巨人のひとり」(Richard Korf)として數えられ,統計的因果推論の世界的権威である人工知能研究者Judea Pearlによって書かれた"Causality-Models, Reasoning and Inference-"(Cambridge Univ. Press)の邦訳である。本書は,既存の統計的因果推論の教科書とは異なり,因果推論の背後にある哲學的考え方を踏まえながら,グラフィカルモデル,反事実モデル,構造モデルといった數理解析法を用いて因果関係の解明に迫るという獨創的なアイデアに基づいて執筆されている。また,統計科學と因果推論との類似點や相違點も詳しく記述されており,因果的関連尺度と統計的関連尺度を結びつけるための數理的基盤の整備も行われている。本書の特徴として,邦訳出版にあたって原著者から提供された最新の研究情報も追加されており,統計的因果推論に関する最新のフレームワークを體系的に理解するのに役立つよう配慮されていることがあげられる。そのため,統計的因果推論の主要課題である 1.観察された結果に対する原因の究明,2.観察データに基づく因果的効果の定量的評価,3.観察データに基づく因果メカニズムの解明,に関心を持つ読者に対して,大きなインパクトを與えるだろう。 Pearl,Judea UCLAコンピュータサイエンス學科の教授であり、「人工知能分野の巨人のひとり」(Richard Korf,UCLA教授)として數えられている研究者である。この表現が誇張されたものではないことは、Benjamin Franklin MedalやLakatos Awardをはじめとして、國際的な學術賞を數多く受賞していることから容易にわかるであろう。ベイジアン・ネットワークを開発し、人工知能の分野に確率論的アプローチを導入したパイオニアの一人であり、グラフィカル・モデルと因果推論を體系的に結びつけることによって、因果関係の數理的取り扱いを可能にした代表的な研究者でもある。その研究成果は、人工知能という枠をはるかに超えて、工學・醫學・哲學・経済學・政治學にまで影響を與えており、科學技術の発展に大きく貢獻している

統計的因果推論

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