AI用語集

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用語

有向非巡回グラフ（DAG）

変数間の因果関係をグラフ表現したもので、ノードが変数を表し、有向エッジが直接的な因果的影響を示し、循環は存在しない。

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用語

平均処置効果（ATE）

処置ありとなしの潜在的な結果の間の母集団全体における期待される平均差であり、介入評価における基本的な因果的影響の測定指標。

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用語

媒介分析

処置の総効果を直接効果と中間変数（媒介変数）を通じた間接効果に分解する因果的方法であり、作用メカニズムを理解するための手法。

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用語

ルービンの因果モデル

潜在結果（potential outcomes）に基づく理論的枠組みであり、各ユニットが各処置状態に対して反事実的な結果を持つという考えに基づき、現代の因果推論の基礎をなす。

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用語

回帰不連続デザイン

資格閾値を利用した準実験的デザインであり、切断点の両側にあるユニットを比較することで局所的な因果効果を推定する手法。

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用語

因果スコア

交絡バイアスの調整に必要な情報を要約する関数であり、変数間の因果関係に関する情報を含む傾向スコアの一般化。

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用語

パールの因果性

有向非巡回グラフとdo-calculusに基づく因果性のアプローチであり、因果的知識の形式的表現と反事実的推論を可能にする。

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用語

条件付き平均処置効果（CATE）

ユニットの特定の特性に条件付けた平均的な因果効果であり、処置効果の異質性を特定し介入の個別化を可能にする。

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用語

フロントドア基準

観測可能な媒介変数を用いた因果同定戦略で、処置と結果の間の全ての経路を遮断し、未測定の交絡が存在する場合でも因果推定を可能にする。

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用語

無作為化試験

処置の無作為割り付けによる因果関係の実験的検証で、交絡バイアスを体系的に除去し、最も強固な因果的証拠を提供する。