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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-05 15:10 ［ポスター講演］統計的決定理論に基づいた因果効果の推定法に関する一考察 ○堀井俊佑・須子統太（早大）  IBISML2018-97 |
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| 抄録 | （和） | 本論文では，因果ダイアグラム・構造方程式モデルを用いた統計的因果分析における介入効果の推定問題を扱う． 介入効果は，要因変数$X$を外的操作によってある値に固定したときの反応変数$Y$への因果的効果として定義され，因果ダイアグラムをもとに定義される． このとき，介入効果は因果ダイアグラムを規定する確率分布の関数として定義されるが，一般的に，この確率分布は未知であるため，データから何らかの方法で推定する必要がある． すなわち，因果ダイアグラムを用いた介入効果の推定は，1. データから因果ダイアグラムを推定する，2. データから因果ダイアグラムを規定する確率分布を推定する，3. 介入効果を計算する，という手順で計算される． しかし，介入効果を推定する問題を統計的決定理論の枠組みで定式化すると，この手順で推定することが必ずしも最適とはならない． 本研究では，因果ダイアグラムが既知である場合と未知である場合のそれぞれについて，介入効果を推定する問題を統計決定理論の枠組みで定式化し，ベイズ基準のもとで最適な決定法を導出する． また，シミュレーションにより，介入効果を提案法により推定した場合と，因果ダイアグラム・確率分布を推定してから計算した場合とで比較を行い，提案手法の有効性を示す． |
| （英） | In this paper, we deal with the problem of estimating the intervention effect in statistical causal analysis using structural equation model and causal diagram. The intervention effect is defined as causal effect on the response variable $Y$ when the causal variable $X$ is fixed to a certain value by external operation and is defined based on the causal diagram. The intervention effect is defined as a function of the probability distributions in the causal diagram, however, generally these probability distributions are unknown, so it is required to estimate them from data. In other words, the steps of the estimation of the intervention effect using the causal diagram are as follows: 1. Estimate the causal diagram from the data, 2. Estimate the probability distributions in the causal diagram from the data, 3. Calculate the intervention effect. However, if the problem of estimating the intervention effect is formulated in the statistical decision theory framework, estimation with this procedure is not necessarily optimal. In this study, we formulate the problem of estimating the intervention effect for the two cases, the case where the causal diagram is known and the case where it is unknown, in the framework of statistical decision theory and derive the optimal decision method under the Bayesian criterion. We show the effectiveness of the proposed method through numerical simulation. |
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| キーワード | （和） | 統計的因果推論 / 因果ダイアグラム / 介入効果 / 統計的決定理論 / ベイズ決定理論 / / / |
| （英） | Statistical causal inference / Causal diagram / Intervention effect / Statistical decision theory / Bayesian decision theory / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-97, pp. 397-402, 2018年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-97 | |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2018-97 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2018-11-05 - 2018-11-07 |
| 開催地（和） | 北海道民活動センター（かでる2.7） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 統計的決定理論に基づいた因果効果の推定法に関する一考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Note on the Estimation Method of Causality Effects based on Statistical Decision Theory |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計的因果推論 / Statistical causal inference |
| キーワード(2)（和/英） | 因果ダイアグラム / Causal diagram |
| キーワード(3)（和/英） | 介入効果 / Intervention effect |
| キーワード(4)（和/英） | 統計的決定理論 / Statistical decision theory |
| キーワード(5)（和/英） | ベイズ決定理論 / Bayesian decision theory |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀井 俊佑 / Shunsuke Horii / ホリイ シュンスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須子 統太 / Tota Suko / スコ トウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-05 15:10:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2018-97 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.284 |
| ページ範囲 | pp.397-402 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) |
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