因果関係
"The Causal Revolution" (因果革命)
大流行したサビエンス全史で使われた"認知革命"やニュートンによる"科学革命"を意識した言葉で、「新たな概念を獲得することで、達成しうることが急激に増える」という点が同じ
因果のはしご
観察と関連にとって、交絡とそれによる調整方法の明示化
因果ダイアグラムと名付けた有向非循環グラフを導入することで調整すべきか否かを決定できるわかりやすい方法
独立、従属、条件付き独立、条件付き従属、矢印の向きが分からない場合
行動と介入にとって、無作為標本化実験ではない観察データからの介入効果の推定
その方向けに書くと「A/Bテストしないでも介入効果がわかる」
Pearl氏は確率の世界に新たな記法を導入しました。これをdo-operator(do演算子)とよび
想像と反事実にとって、「but for~」などの司法で実際に使われる概念の定量化
このような「実際は薬を飲んだけど、薬を飲まなかった場合に病気が回復する確率はどのくらいだっただろう？」といった問い
「もしhogehogeだったらhugahugaである期待値」が正確に計算できれば
因果ダイアグラムの仮定が妥当でない場合は、どんなに数式やバックドア基準をこねくり回したところで意味ある結論は導出できません。
因果関係について言及することをタブー視し暗黙的に仮定されるくらいだったら、不完全でいいので因果ダイアグラムを明示化して議論できたほうが１００００倍くらいマシだと思います