動画概要

因果推論においては変数間の関係性(概念モデルと呼びます)の設計が欠かせません。そしてその概念モデルの表現に使われるものがDAG(Directed Acyclic Graph)です。

実務においてもこのDAGを用いることで、研究・解析時の仮説を関係者と共有し議論しやすくなること、またデータ収集上の妥結や完全性のチェックにも役立てることができます。

また機械学習ベースの因果推論系ライブラリDoWhyにおいてその入力が推奨されており、EconMLでもDAGを理解していないと介入効果推定クラスの引数の意味さへ理解できません。

本動画では、このように因果推論に欠かすことのできないDAGの基本的な見方から交絡因子の特定例までを紹介します。

参照

・医学における因果推論 第一部
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjh/64/4/64_4_786/_article/-char/ja/

・医学における因果推論 第二部
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjh/64/4/64_4_796/_article/-char/ja/

・臨床研究道標
http://www.i-hope.jp/others/

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