統計的因果推論
統計的因果推論(とうけいてきいんがすいろん、英: Causal inference in statistics)とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである。20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。なお、「因果推論(Causal inference)」とのみ言う場合は、統計学に限らず哲学などを含めた、より広範な領域の議論を含むが、統計学、データサイエンス、経済学に関連する文脈で「因果推論」と言われる場合、しばしば「統計的因果推論」の手法に関わるものを指していることが多い。
平均因果効果 Average Causal Effect : ACE
平均処置効果 Average Treatment Effect: ATE
暴露群の平均処理効果(ATT: Average Treatment effect for Treated)
→ルービン因果モデル (Rubin Causal Model、RCM)を参照。