宮川雅巳『統計的因果推論――回帰分析の新しい枠組み』4-6章
Pearl本よりも,明らかにこちらを先に読むべきでした.すごくわかりやすく書かれています(しかし扱っている内容は高度なので難しい).バックドア基準はそれが正しいという仮定をもちろん置くのですが,「強い意味での無視可能性」のチェック条件を一般的に与えることと,また必ずしもすべての交絡因子を統制する必要がないことがわかるということは,非常に興味深いです.
【定義4.3】有向分離
非巡回的有向グラフを考える.2つの頂点とを結ぶすべての道のそれぞれについて,と排反な頂点集合が次の条件のいずれかを満たすとき,はとを有向分離(d-separate)するという.
1) とを結ぶ道上の合流点で,その合流点とその子孫がに含まれないものがある.
2) とを結ぶ道上の非合流点で,に含まれるものがある.
なお,とを結ぶ道がないときは,空集合がとを有向分離するという.
【定義5.3】バックドア基準
因果ダイアグラムにおいて,からへ有向道があるとする.このとき,次の2つの条件を満たす頂点集合はについてバックドア基準を満たすという.
1) からの任意の要素へ有向道がない.
2) 因果ダイアグラムよりから出る矢線を除いたグラフにおいて,がとを有向分離する.
バックドア基準を満たす頂点集合は必ず存在する.の親や非子孫はバックドア基準を満たす自明な頂点集合である.
【定理6.2】偏回帰係数と総合効果の一致条件
非巡回的有向グラフであるパスダイアグラムにおいて,からへの有向道があるとする.において頂点集合がに対してバックドア基準を満たすならば,を目的変数,と集合に含まれるすべての変数を説明変数にした回帰モデルでのの偏回帰係数は,からへの総合効果と等しい.
この定理の内容を世に知らしめることが,まさに本書を執筆する最大のモチベーションであった.実際,第1章で導入したBoxの指摘「回帰分析のabuse」に対する今日的回答はこの定理6.2である.つまり,回帰分析のabuseを避ける最も有向な手段はパスダイアグラムの作成とバックドア基準の適用にある.