因果推論の手法（Pearl流の視点）と因果探索

くすぐったがり

ここでは特にPearl流的な視点での記事などを整理していく。また実務で論点になる因果探索についても追記する。もちろん今後も良い記事があったら追記していく。
なお因果推論の全体に関しては以下で整理している。

僕自身はベイジアンネットワークとか構造方程式モデリングとかを使う、いわゆるPearl流の考え方から入った。それはコンサルティングサービスとしては因果の構造を可視化しながら顧客と議論していくのはとても効果的だったから。なお因果探索/構造推定は、因果推論/パラメータ推定とは分けて考えていて、何かしら別のページを立てる予定です。

ベイジアンネットワークとか意思決定理論的なのはこちらにある。

上記に加えて、もう少し構造方程式モデリングとかの事例を出したいが、なまじ自分が知ってる分野なのでメモってる記事が少ない。見つけ次第の追記としたい。

構造方程式モデリングをベースに、BIC指標（だったっけ）を基準にstepwise的に最適な構造を探索するプログラムを作成したりもしたことがあるが、それもどこかで掲載しようか…。

因果探索

についても、これ教科書だろというのがarxivにあった。英語なのを気にしなければ、これでいい

上記を補える日本語の記事としては、データ駆動による因果仮説探索 - Speaker Deckとか以下がある。

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