Pearl流の因果推論

Pearl, J. (2019) The Seven Tools of Causal Inference, with Reflections on Machine Learning

因果の階層（Causal Hierarchy）¶

1. 関連（association）$P(y|x)$

   • xが変わるとyはどうなるか

2. 介入（intervention）$P(y|do(x), z)$

   • $x$をある値にしたとき、$y$はどうなっていたか

3. 反実仮想（counterfactuals）$P(y_x|x',y')$

   • もし$x$を特定の値にしたら$y$はどうなるか

do演算子¶

変数$x$を、他のすべての変数から独立にある値に固定する操作（介入）を

と表す。

交絡¶

do演算子を使うと、交絡は「結果$Y$の観察可能な条件付き確率$P(Y|X)$と介入確率$P(Y|do(X))$が一致しないこと」

として簡潔に表現できる