【点と矢印で因果関係を考える】因果関係がないときにデータから関連が生じるパターンとその対策まとめ：因果ダイアグラム（DAG）によるバイアスの視覚的整理 - Unboundedly

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katsumushi 参考になる 2018/09/01 リンクその他 ● ● ●

wackyhope ニセの関連が生じる4パターンの定義と対処法。参考に。1.偶然(Chance)/2.逆因果(Reverse Causation)/3.交絡(Confounding)/4.選択バイアス(Selection Bias) ●科学・技術 ●研究・開発 ●統計・機械学習 2017/05/27 リンクその他 ● ● ●

takehiko-i-hayashi 良記事！DAGから見たバイアスについての要点がギュッと詰まっている 2017/03/28 リンクその他 ● ● ● 注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の﹁建設的コメント順位付けモデルAPI﹂を使用しています

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さんが1番目にブックマークした記事﹁︻点と矢印で因果...﹂が注目されています。気持ちをシェアしよう DAGシリーズの︵とりあえず︶最終回です。よく﹁因果関係と相関関係は違う﹂*1といいますが、具体的にどのような場合に両者が一致しない︵バイアスが生じる︶のかをDAGをつかって整理します︵簡単にそれぞれのバイアスへの対応策にも言及しますが、各手法の詳細は別の機会に譲ります︶。シリーズ第一回と第二回では、DAGを使う意義やその書き方・読み方のルールについて書いてきましたが、実はこれらはすべて今回の第三回につなげるための伏線でした。本記事はDAGに関する基礎知識を前提として書き進めていくので、不安な方は過去記事を参照してみてください。基本的な内容ではありますが、介入効果の評価などデータを扱って因果関係を考えていくうえで避けては通れない非常に重要な内容だと思うので、気合いをいれてまとめてみます。まずは用語の定義ニセの関連が生じるパターン1‥交絡古典的な交絡の定義 DAGによる交絡の整理と交 ●統計 ●あとで読む