目次

第1章　はじめに
1.1 背景
1.2 有向グラフに立脚した因果推論
1.3 Neyman-Rubin の因果モデル
1.4 相関関係か？因果関係か？
1.5 問題意識

第2章　準備
2.1 因果推論における確率的考え方
2.2 事象の確率
2.3 確率変数
2.4 確率変数ベクトル
2.5 グラフォイド原理
2.6 グラフ用語
2.7 有向分離基準
2.8 ベイジアンネットワーク
2.9 ランダム化

第3章　因果ダイアグラムの基礎
3.1 因果関係の頑健性
3.2 因果ダイアグラム
3.3 確率・構造的因果モデル・物理モデル
3.4 矢線の解釈
3.5 モジュール性と外的操作
3.6 因果効果
3.7 バックドア基準
3.8 Change-in-Parameter 基準

第4章　有向グラフに基づく因果効果の識別可能条件
4.1 はじめに
4.2 代表的な識別可能条件
4.3 推論規則
4.4 条件付き因果効果に関する注意点
4.5 誤分類問題への対応
4.6 同時因果効果
4.7 効果の修飾と交互作用効果

第5章　線形構造方程式モデルに基づく因果効果の識別可能条件
5.1 線形構造方程式モデルの重要性
5.2 有向グラフによる因果関係の表現
5.3 総合効果と直接効果
5.4 相関の分解
5.5 総合効果の識別可能条件
5.6 Linear Effect Restoration 法
5.7 操作変数の新たな見方
5.8 考察

第6章　潜在反応モデル
6.1 はじめに
6.2 構造的因果モデルから潜在反応モデルへ
6.3 一致性
6.4 因果効果：再考
6.5 交換可能性
6.6 有向グラフを用いた因果推論の有用性

第7章　原因の確率とその周辺
7.1 はじめに
7.2 因果推論における3つの階層
7.3 原因の確率：定義とその解釈
7.4 原因の確率の存在範囲
7.5 原因の確率の識別可能条件
7.6 その他の因果的尺度

第8章　効果の分解問題とその周辺
8.1 パラドックス
8.2 直接効果と間接効果
8.3 識別可能条件
8.4 直接効果の存在範囲
8.5 主要層別解析

参考文献
索　　引