AI用語集
人工知能の完全辞典
因果推論
相関関係と真の因果関係を区別し、変数間の因果関係を確立することを目的とした統計的プロセス。介入の実際の影響を理解するために不可欠。
有向非巡回グラフ（DAG）
変数間の因果関係をグラフで表現したもの。ノードは変数を表し、有向エッジは直接的な影響を示す。因果の一貫性を保つため循環は存在しない。
反事実
原因が異なっていた場合に何が起こったかを記述する仮想的なシナリオ。実際の状況とこの仮想的な代替案を比較することで因果効果を推定することを可能にする。
交絡変数
研究対象の原因と結果の両方に同時に影響を与える変数。直接的な因果関係と誤って解釈される可能性のある見せかけの関連性を作り出す。
傾向スコア
観測された共変量を条件とした治療を受ける条件付き確率。非無作為化観察研究においてグループのバランスをとり、バイアスを軽減するために使用される。
do計算
Judea Pearlによって開発された形式的な規則の集合。因果表現を観測データから計算可能な確率的表現に変換することを可能にする。
因果的介入
他の変数への影響を観察するために、システム内の変数を意図的に操作すること。受動的な観察とは異なり、基礎となる因果構造を変更する。
平均因果効果（ACE）
介入が集団全体に与える平均的な影響の集計測定値。治療ありとなしの潜在的な結果の差として計算される。
構造的因果モデル (SCM)
データ生成メカニズムと因果関係を明示的に表現するために、構造方程式と因果グラフを組み合わせた数学的フレームワーク。
フロントドア基準
未測定の交絡因子が存在する場合でも、観測可能な媒介変数を通じて、治療の結果への影響を推定することを可能にする因果識別条件。
バックドア基準
治療と結果の間の非因果的経路をすべて遮断するために調整すべき変数に関する条件の集合。因果効果の正しい識別を可能にする。
因果媒介分析
原因が効果に影響を与えるメカニズムの定量的分析。総効果を直接効果と中間変数を介した間接効果に分解する。
グレンジャー因果性
ある時系列が別の時系列を有意に予測するかどうかを判断する統計的概念。過去の値を含めることで予測精度が向上するかどうかに基づく。
処置群における平均処置効果 (ATT)
実際に治療を受けた個人に対する治療の平均的な因果的影響の測定。対象を絞ったプログラムの効果評価に関連する。
交絡バイアス
曝露と結果の両方に同時に影響を与える制御されていない要因による、治療効果の推定における系統的な歪み。
因果的ランダム化
交絡バイアスを系統的に排除するための治療の無作為割り当て技術。比較可能な群が受けた治療のみが異なることを保証する。
因果経路分析
事前に特定された因果関係ネットワークを通じて、相関全体を直接効果と間接効果に分解する定量的手法。
因果の転送可能性
分布の差異を調整することで、推定された因果効果をソース集団から異なるターゲット集団へ一般化する能力。