統計的因果推論
条件付き交換性 (conditional exchangeability: CE)を満たすような共変量の条件付けができない場合 操作変数法(instrumental variable: IV),Marginal Treatment Effect(MTE),部分識別(partial identification: PI) 回帰不連続デザイン(Regression Discontinuity Design, RDD) 固定効果(FE)モデル:差分の差分法(Difference In Differences, DID)、合成コントロール法(Synthetic Control Method、SCM) フロントドア基準
その他の手法との関係 機械学習(Machine Learning, ML)との関係につていは、Pearl(2019)を参照 ベイズ推定(Bayesian inference)との関係については、Alaa and van der Schaar(2017)を参照。ベイズ推定を用いたセミパラメトリックな因果推定の手法として、LiNGAMなどがある。 共分散構造分析(Covariance Structure Analysis / Structural Equation Modeling、SEM)との関係については、Morgan and Winship(2007)を参照
(書きかけの項目です)