統計的因果探索：機械学習プロフェッショナルシリーズ解説講座第一弾

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講座の概要

各変数間の因果関係を表すグラフを「因果グラフ」といいます。統計的因果探索とは、この因果グラフをデータから推定するタスクのことです。

例えば、ある商品を製造するにあたって「さまざまな製造条件が中間特性を経て、どのようにして不良率に影響与えるのか？」という問いにアプローチするのが統計的因果探索です。

この講座では、主に

•  統計的因果探索とはなにか？
• 統計的因果探索の代表的な手法：LiNGAM

の基本的な部分について、講談社サイエンティフィクの機械学習プロフェッショナルシリーズより、清水先生の著書『統計的因果探索』を用いて解説を行います。

受講にあたって

受講する上で必要な知識

・統計検定２級程度の基礎的な確率の知識。（参考：初級統計学）

・回帰分析などの基本的な知識（共分散構造分析に親しみがあるとなお良いです。参考：続・初級統計学）

授業では行列なども登場しますが適宜、補足説明を与えます

また著作権の関係上、教科書「講談社サイエンティフィク　機械学習プロフェッショナルシリーズ　清水昌平著　統計的因果探索」をお持ちでない場合は各自ご購入いただきます。

目標

・統計的因果探索というタスクを理解すること。

・LiNGAMでなにができるのか、どういう仕組みなのかに親しみを持てること。

カリキュラム

本講義では教科書「統計的因果探索」の第3章・第4章を中心に解説を行います。

前半　統計的因果探索とはなにか？

因果効果とはなにかを介入、do演算子をキーワードに解説し、因果関係と相関関係の違いなどを踏まえながら理解します。

また変数間の因果関係を記述するためのグラフ「因果グラフ」を導入し、これをデータから推定するタスクが統計的因果探索であることを説明します。

ここで因果関係と相関関係の話に立ち戻り、これらを区別する難しさを「識別性」をキーワードに解説します。

後半　LiNGAMに親しもう！

統計的因果探索の代表的な手法のなかからLiNGAMを紹介します。

LiNGAMは変数間の関係の線形性を仮定する一方で、外生変数が従う分布は正規分布でなければなんでもよいという仮定のもとでは、因果グラフができる（識別可能）という話に基づいた手法です。

授業では、このLiNGAMのモデルを表現する数式の解説から始め、独立成分分析という手法を用いたLiNGAMの推定の仕組みの解説をし、実際にPython言語を用いてLiNGAMを動かしてみるところまでを行います。

受講詳細

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お申込み

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※お手数ですが、講座名について『統計的因果探索：機械学習プロフェッショナルシリーズ解説講座第一弾』を選択のうえ送信をお願いします。

開講スケジュール

※2月20日は休講となります。