AI用語集
人工知能の完全辞典
ベイズ的因果推論
ベイズの定理の原理を適用して観測データから因果効果を推定する手法で、事前知識を統合し、因果関係の不確実性を定量化するもの。
残差相関図（RCD）
因果推論において、因果グラフ内の親ノードを考慮した後の変数間の条件付き相関を可視化し、誤ったエッジ（辺）の検出を助けるために使用されるグラフィカルツール。
因果スコア方程式
ベイズモデルの構造とパラメータに基づき、潜在的なエッジが因果グラフの事後確率に与える寄与を定量化する数式。
因果構造事前分布
可能な因果グラフの空間上における事前確率分布で、専門家の知識や制約を統合し、最も妥当な因果構造の探索を導くために用いられる。
因果効果のベイズ的メタ分析
ベイズの枠組みを用いて複数の研究からの因果効果の推定値を統合する統計的アプローチで、研究間の異質性を考慮し、因果効果の全体的な推定値を得ることを可能にする。
因果潜在変数モデル
観測された変数に影響を与える観測されない（潜在）変数を含む因果ベイジアンネットワークの拡張であり、測定されていない交絡因子や理論的構成概念をモデル化するために使用される。
因果グラフの事後分布
データを観測した後の、可能な因果グラフ構造の集合上における確率分布で、基礎にある真の因果構造に関する不確実性を表す。
因果的デカップリング
変数Xへの介入（do(X)）により、Xをその通常の原因から統計的に切り離しながら、その効果との関係を維持するという原理であり、因果効果の同定において不可欠である。
マルコフ同値性
異なる因果グラフ（部分的に向き付けられたもの）が同じ条件付き依存関係と独立関係の集合を符号化し、観測データのみに基づいてそれらを区別することが不可能であるという概念。
ベイズ的交絡因子
原因と結果の両方に影響を与える変数であり、ベイズの枠組みでは、単なる修正ではなく、その影響に関する確率分布を統合することで効果が定量化および調整される。
確率的介入
do演算子の一般化であり、変数への介入が決定論的な値に固定されるのではなく、その確率分布を変更するものであり、変動する効果を持つ政策や治療をモデル化することを可能にする。
ベイズ的G公式
共変量と曝露に条件付けられた結果の分布をモデル化するためにベイズ的調整を使用する、標準化された因果効果の推定技術。複雑なモデルを扱い、不確実性を定量化することができる。
ベイズ的傾向スコア
治療を受ける確率がベイズの枠組みでモデル化される傾向スコアの拡張版であり、因果調整を改善するために傾向モデル自体の不確実性を統合する。
ベイズ的因果遡及分析
ベイズの定理を用いて因果的推論を逆転させ、単なるP(効果|原因)ではなくP(原因|効果)を計算することで、観測された効果の可能な原因を推論するプロセス。
スコアベース因果探索
ベイズの枠組みで可能な構造の空間を探索しながら、品質スコア（BICや周辺確率など）を最大化する因果グラフを探索するアルゴリズムのファミリー。
内的因果妥当性
ベイズの文脈において、特定のモデル内での因果関係の信頼性を評価するものであり、パラメータと構造の事後的な観測データとの整合性に基づいている。