1. 序論
2. 欠測データと因果推論
3. セミパラメトリック解析
4. 共変量選択と無視できない欠測
5. 選択バイアスとその除去
6. 有意抽出による調査データの補正 - インターネット調査の補正を例として
7. データ融合 - 複数データの融合と情報活用
1. はじめに
2. 準備
3. 因果ダイアグラムの基礎
4. 有向グラフに基づく因果効果の識別可能条件
5. 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
6. 潜在反応モデル
7. 原因の確率とその周辺
8. 効果の分解問題とその周辺
1. 基礎的事項
2. 群間比較の統計数理
3. 統計的因果推論の枠組み
4. 傾向スコア
5. マッチング
6. 層化解析法
7. 重み付け法
8. 操作変数法とノンコンプライアンス
9. ケース・コントロール研究
10. 欠測への対処法
A. 数学的定式化と因果推論
1. 確率, グラフ, 因果モデル入門
2. 因果関係を推測するための理論
3. 因果ダイアグラムと因果的効果の識別可能条件
4. 行動・計画・直接効果
5. 社会科学と経済学における因果関係と構造モデル
6. Simpsonのパラドックス・交絡・併合可能性
7. 構造に基づく反事実の論理
8. 不完全実験: 因果効果の存在範囲と反事実
9. 原因の確率: 説明と識別
10. 実際の原因
1. 古典的問題意識
2. 因果推論の基礎概念
3. パス解析
4. 非巡回的有向独立グラフ
5. 介入効果とその識別可能条件
6. 回帰モデルによる因果推論
7. 条件付き介入と同時介入
8. 非巡回的有向独立グラフの復元
1. 統計的因果探索の出発点
2. 統計的因果推論の基礎
3. 統計的因果探索の基礎
4. LiNGAM
5. 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
6. 関連の話題