45 [演習問題] 3.15 Best Game Everという新しいテレビゲームがリリースされたとする. あなたは友⼈とそのゲームをプレイしてみるが、バグが多いことが わかってがっかりする. その友⼈は, 計算理論の講義を修了しており, 「実は, Best Game Ever のすべてのバグを⾃動的に⾒つけることは, コンピュータプログラムにはできないんだよね」と⾔う. あなたは, 友⼈が⾔ったことに賛成するか. ⾃分の答えを説明せよ ジョン・マコーミック「計算できるもの、計算できないもの」
社会学の教科書的には 56 アンソニー・ギデンズ︓イギリスの社会学者、『社会学』は世界的にオーソドックスな教科書、と⾔われている(が異 論もある)。 Many possible cause could explain any given correlation. How can we be sure we have covered them all? …(中略)…We would not know what to test for.(Sociology 8th, Giddens,2011) 出典︓ja.wikipedia.org/wiki/アンソニーギデンズ Anthony Giddens
因果推論のフレームワーク 61 Neyman (1923), Rubin (1974)の因果効果を考えるフレームワーク Binary treatment variable: W ∈ {0, 1} Potential Outcomes: • Y(0) - random variable giving outcome received in the control state • Y(1) - random variable giving outcome received in the treatment state (Only one of Y(0) or Y(1) can ever be observed - the other is a counterfactual outcome) Causal effect: ![# 1 − # 0 ] ATE(Average Treatment Effect)という
違います:ちゃんとDAGを書いて精査しましょう 77 Causal Inference in Data Science: Structure of M-Bias with Confounding Adjustment https://towardsdatascience.com/causal-inference-in-data-science-structure-of-m-bias-with- confounding-adjustment-70e4a263ad08 M-bias collider-bias Can collider bias fully explain the obesity paradox https://arxiv.org/pdf/1612.06547.pdf 例えば、左のL、右のMをモデルに⼊れても良いと思いますか︖
103 Y W β w X β X Y = β W W + β X X + β Z Z + 定数 => ダメ (バックドア基準) Z β Z Y = β W W + β X X + β Z Z + 定数 => β W は不偏推定量 Y = β W W + β X X + β Z Z + 定数 => Zを⼊れると効率UP
操作変数 IV︖ 112 ⽬的変数 Y 説明変数 X β その他の変数 U ⽬的変数 Y 説明変数 X β︖ その他の変数 U IV observed unobserved その他の変数Uが観察できるので、 Xの効果が区別できる その他の変数Uが観察ないので、 Xの効果が区別できない Xに関係していて、Yには直 接関係がない変数(IV)を ⾒つけてくる