ジューディア・パール

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統計的因果推論 モデル・推論・推測

ジューディア・パール

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784320018778
ISBN 10 : 432001877X
Format
：
Books
Publisher
：
共立出版
Release Date
：
March/2009
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
黒木学, Ｊｕｄｅａ・Ｐｅａｒｌ ,  

Content Description

「人工知能分野の巨人のひとり」といわれる、統計的因果推論の世界的権威の著書の日本語訳。哲学的側面と数理的側面の両面から、因果推論を詳しく解説した教科書。人工知能・統計的因果推論関係の学生・研究者必携。

【著者紹介】
Ｊｕｄｅａ・Ｐｅａｒｌ : ＵＣＬＡコンピュータサイエンス学科の教授であり、「人工知能分野の巨人のひとり」（Ｒｉｃｈａｒｄ　Ｋｏｒｆ，ＵＣＬＡ教授）として数えられている研究者である。この表現が誇張されたものではないことは、Ｂｅｎｊａｍｉｎ　Ｆｒａｎｋｌｉｎ　ＭｅｄａｌやＬａｋａｔｏｓ　Ａｗａｒｄをはじめとして、国際的な学術賞を数多く受賞していることから容易にわかるであろう。ベイジアン・ネットワークを開発し、人工知能の分野に確率論的アプローチを導入したパイオニアの一人であり、グラフィカル・モデルと因果推論を体系的に結びつけることによって、因果関係の数理的取り扱いを可能にした代表的な研究者でもある。その研究成果は、人工知能という枠をはるかに超えて、工学・医学・哲学・経済学・政治学にまで影響を与えており、科学技術の発展に大きく貢献している

黒木学 : ２００１年東京工業大学大学院社会理工学研究科経営工学専攻博士後期課程修了。同年、東京工業大学大学院社会理工学研究科経営工学専攻・助手。２００３年大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻・助教授。２００７年より現職。この間、ＵＣＬＡコンピュータサイエンス学科および北京大学数学科学学院において在外研究。現在、大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻・准教授（工学博士）。専攻は統計科学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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Book Meter Reviews

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  • 月をみるもの

    読了日：2021/01/23

    介入主義的因果関係の定義「X が Y の原因であるのは、何らかの（人為的・自然的）な介入によって、X の状態を変化させることによって、Y の状態を変化させることができるようなときである」　https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/96277/1/Tronso_35_09.pdf

  • 月をみるもの

    読了日：2017/05/27

    とりあえず、最終章だけでも読む価値が十二分にある。。とか偉そうなこと言ってないで、ちゃんと途中の章も読んでベイジアンネット動かせるようにせんと。。

  • shin_ash

    読了日：2020/03/21

    パールの統計的因果推論のバイブルである。読むのかなり時間がかかったし、完全な理解には程遠いかもしれないが因果推論の理論の大枠が見えた気がする。ルービンの因果推論が統計学に閉じた方法であるため理論はクリアかもしれないが、前提条件の実務的解釈が極めて難しい。“強い意味での無視可能性”など、だからどうすればいいのか？と行き詰まってしまう。このような困難を哲学領域に躊躇せずに踏込むことで、例えば一般因果と単称因果の区別をdo演算子と反事実表記で表現するなどのように解決している。視界が広がった気がする。

  • Naohiko Oikawa

    読了日：2014/11/24

    ガリレオ、ヒューム、ラッセルらに代表される、「因果関係」の客観性に対する懐疑的な立場を取るピアソンが、「相関関係」を重視するように強く方向づけた今日的な統計学に対して、データに基づいた因果関係を検証できることが科学的に証明された唯一の方法論であるフィッシャーの「ランダム化実験」に着目し、統計学が使用する確率言語が取り扱うことができなかった「原因（介入）」という情報を取り扱う”do”という演算子を提唱し、「疑似相関」と明確に峻別された「因果関係」を特定する統計処理の可能性を拓いた一連の論文を集めた本。

  • roughfractus02

    読了日：2017/02/12

    統計学は因果律を拒否した相関関係の科学(ピアソン)となったのは、ヒュームが因果を学習の効果とし科学的に扱う契機を逸したからだと考える著者は、統計化を行なう時点で因果関係の解析のモチーフの存在を認める。データの背後に因果関係を見る思考を計算機科学でどう表現すべきか? 著者はフィッシャーの確率論を検討し、存在の論理(確率論)に行為(因果)が入る余地がないことを確認する。そこで著者は独自の「do演算子」を導入し、相関関係から「介入」を通じて因果関係の推論を導出した。I・ハッキング『表現と介入』と交互に読みたい。

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