MLP「統計的因果探索」サポートページ

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• 正誤表や補足

  • 98ページのii)の下2行:
    「x_1とx_2は互いに原因にも結果にもならないからです。」-->「x_1とx_3は互いに原因にも結果にもならないからです。」(x_2でなくx_3)。筑波大学 酒井彰さんに感謝いたします。(2023.7.21)

  • 99ページ: 図4.6の右上の因果グラフで、x1の誤差変数は「e3」でなく「e1」。滋賀大学 田川健太郎さんに感謝いたします。(2022.10.19)

  • 以下は第1版5刷では反映されています: 

    • 117ページ: 式(4.32)のlog std r の符号を「+」に変更。 問い合わせフォームでご指摘いただいた方に感謝いたします。(2022.5.11)

    • 135ページ : モデルA, B, C の下。「ただし, どの場合も, f_1, e_1, e_2の平均は0 にとります. さらに, e_x と e_y の分散は, x と y の分散が 1 になるようにとります. 」 -->「ただし, どの場合も, f_1, e_1, e_2の平均は0 にとります. さらに, e_1 と e_2 の分散は, x_1 と x_2 の分散が 1 になるようにとります. 」（e_x と e_y → e_1, e_2、x, y → x_1, x_2）。青山学院大学 保科架風さんに感謝いたします。(2021.5.31)  

    • 143ページ: 式(5.19)のeの右肩。青山学院大学 保科架風さんに感謝いたします。(2021.3.25)  

  • 以下は第1版4刷では反映されています: 

    • 159ページ: 図6.2の係数の添え字。SCREENアドバンストシステムソリューションズ 原岡弦矢さんに感謝いたします。(2020.3.4)  

  • 以下は第1版4刷では反映されています: 

    • 30ページ: 図2.7 最初の式の左辺 「x=1」--> 「x=c」。滋賀大学 秋山浩希さんに感謝いたします。(2019.6.19)  

    • 112ページ: 「変数x2から変数x1への回帰係数」--> 「変数x2を変数x1へ回帰した場合の回帰係数」。マクロミル 小西伶児さんに感謝いたします。(2019.8.28)  

  • 以下は第1版3刷では反映されています:

    • 9ページ:「9増えます」--> 「10増えます」滋賀大学 髙安達也さんに感謝いたします。 (2017.7.18) 

    • 164ページ: 混合モデルに基づくアプローチのプログラム最新版は、「Matlab」でなく「Python」です。滋賀大学 岩山幸治さんに感謝いたします。  (2017.7.18) 

    • 74ページ (3.10式の2行上): 「親でもありません．」を削除。滋賀大学 出口幹久さんに感謝いたします。(2017.11.14) 

    • 10ページ: 「平均0, 分散1のガウス分布から１つずつ生成します」--> 「上記のガウス分布から１つずつ生成します」(2018.2.21)

    • 99ページ: 図4.6の右下の係数行列B_後の(3,1)成分は「5」ではなく「-3」。図4.6の右下の係数行列B_後の(3,2)成分は「-3」ではなく「5」。大阪大学 下田啓太さんに感謝いたします。(2018.3.2)

    • 127ページ: 「未観測共通原因f_1とf_2から」-->「未観測共通原因f_1から」(「とf_2」が不要なので、削除)。東京大学 長澤道行さんに感謝いたします。(2018.3.2)

    • 77ページ: 図3.13「因果的マルコフ条件よりxとyは従属なのに」--> 「因果的マルコフ条件よりxとzは従属なのに」yでなくz。東京大学 長澤道行さんに感謝いたします。(2018.3.2)

    • 89ページ: 「その成分は係数a_{ij} (i,j=1,…,p)」--> 「その成分は係数a_{ij} (i=1,…,p; j=1,…,q)」(jが1からqまでです) 大阪大学 下田啓太さんに感謝いたします。(2018.3.6)

    • 101ページ (一番上の式): P^{-1}D^{-1} --> D^{-1}P^{-1} (2箇所) PとDのかける順番を逆に。 大阪大学 下田啓太さんに感謝いたします。(2018.3.6)

    • 149ページ: 図5.6の一番左と一番右の因果グラフで、x_1とx_2が2つずつあるが、下側の2つはx_3とx_4です。滋賀大学 高柳昌芳さんに感謝いたします。(2018.4.13)

    • 120ページ: M(x_j, U)は0となり -> M(x_i, U)は0となり (2018.8.5)

    • 42ページ: 「病気にかかっている人の数を表します」-->「病気にかかっている人の割合を表します」慶應義塾大学 森峻人さんに感謝いたします。43ページも同様に3箇所。

  • 以下は第1版2刷では反映されています:

    • 第1版1刷の正誤表や補足 その1 (2017.5.19)

      • 追加1-1 (2017.7.4)

      • 追加1-2 (2017.7.4)

• 参考

  • LiNGAMのページ

  • スライド@speakerdeck

  • スライド@slideshare

  • LiNGAM関連論文リンク集

  • 講義動画: 因果探索入門

  • NEW Python package for LiNGAM

  • NEW causal-learn (条件付き独立性に基づく方法も実装されている)