因果推論に関する手法のまとめ
因果推論には２つの流儀がある。最近は計量経済/公共政策/EBPM周りの方々の中にDiD周辺だけで因果推論と言い募る人が混じってきて頭痛ww
Rubin流の統計的因果推論に寄った内容は以下にページを分けました。最初から正しく実験を計画・設計してデータを収集できれば要らないけれど、理想通りに実験できることが稀で、得られたデータで何とかするしかない社会科学とかマーケティングの分野では重要な手法です。欠点はRubin流因果推論だけが全てみたいなことを言う人の存在くらいww。
Pearl流の因果推論と因果探索についてもページを分けました。どちらの考え方も入口の違いで、本来は両方をうまく使って現実の問題を解決していくのが必要です。
あとはグレンジャー因果、時間的に先行するかで判断やつも。
教科書的なのは以下のページに集約した。
日本語でも読みやすい記事があった。
ちなみに、LLM／生成AIを活用した因果推論ってのもあるらしいです。
あとは因果推論的なことをしているだろう事例をいくつか。論文やサマリの書き方としても面白くてよいと思う。
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仕切り直しで収集情報の整理から｜くすぐったがり｜note
