【学習メモ】グラフィカルモデルの基本3類型のまとめ

こちらの書籍で、因果推論を学習したので、内容のメモ。 www.amazon.co.jp

パス図(グラフィカルモデルとほぼ同義なのかな??)やSCM(構造的因果モデル)については、こちらの書籍を読んだ事があったが、新しい気付きが色々あって面白い。特に、グラフィカルモデル単体で、関数の具体的な数式記述が無くても、現象のメカニズムを掴むのに有益だという部分は興味津々で、基本3類型はその基礎となる部分。 www.amazon.co.jp

概念マップ

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• Ux / Uy / Uzは、それぞれの外生変数を表す。外生変数とはモデル内部でメカニズムが説明されない、外部から与えられる所与の変数の事。モデル内では説明されない、"諸々いろんなノイズを全てまとめたもの"としての誤差項は、外生変数として与えられる。

• 通常のモデルは、各ノード間での経路が唯一であるという事は無いので、上記のグラフィカルモデルを単純に当てはめる事で、因果を分析する事は無い。(が、工夫をする事で当てはめられる。keyword: d分離性)

連鎖経路 (chain) のグラフィカルモデル

当てはまる特徴

1. ZとYは(おそらく)従属である
2. XとYは(おそらく)従属である
3. ZとXは(おそらく)従属である
4. ZとXは、Yの下で条件付き独立である ※Ux/Uy/Uzがそれぞれ独立である事を仮定

分岐経路 (fork) のグラフィカルモデル

当てはまる特徴

1. XとYは(おそらく)従属である
2. XとZは(おそらく)従属である
3. YとZは(おそらく)従属である
4. YとZは、Xの下で条件付き独立である ※Ux/Uy/Uzがそれぞれ独立である事を仮定

合流点(collider) のグラフィカルモデル

当てはまる特徴

1. XとZは(おそらく)従属である
2. YとZは(おそらく)従属である
3. XとYは独立である
4. XとYは、Zの下で条件付き従属である ※Ux/Uy/Uzがそれぞれ独立である事を仮定

メモ

• 従属は独立で無い事を指し、相関がある状態を意味する。日本語の字面的になんとなく因果関係を想像してしまいそうになるので、その点注意。