因果推論のおすすめ本ランキング12選！【Python・R】

ある事象Aとある事象Bの因果関係を定量的に調べる分析手法を「因果推論」と言います。

この記事では、因果推論の勉強に使える本を探している人向けに、「因果推論のおすすめ本」を紹介します。

因果推論の本を探している人はぜひ参考にしてください。

因果推論のおすすめ本ランキング12選！

因果推論のおすすめ本を12冊ご紹介します。

入門統計的因果推論

「入門統計的因果推論」は、統計モデルと因果モデル/グラフィカルモデルとその応用/介入効果/反事実とその応用について書かれてる本。

相関関係は必ずしも因果関係を意味しないことなど、統計モデルと因果モデルについて詳しく解説されています。

相関関係と因果関係は意味しない事を統計的に原因を推定するなど、統計モデルと因果モデル/グラフィカルモデルと応用/介入効果/反事実応用が書かれてるので、因果推論理論を学びたい人におすすめの本です。

原因と結果の経済学 データから真実を見抜く思考法

「原因と結果の経済学 データから真実を見抜く思考法」は、因果推論がどういうものかを概観するのに最適な本。

ランダム化比較試験や、操作変数法など、因果推論について詳しく解説されています。

因果推論の考えかたを、数式などを一切使わずに徹底的にやさしく解説してくれているので、騙されないで正しくデータを利用したいような人におすすめの本です。

データ分析の力因果関係に迫る思考法

「データ分析の力因果関係に迫る思考法」は、広告が売り上げに与えた影響や政策の効果といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門となる本。

なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら詳しく解説されています。

因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず具体例とビジュアルな描写を用いて解説しているので、データ分析の基礎を学びたいと考えているような人におすすめの本です。

効果検証入門 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎

「効果検証入門 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎」は、「単純に比較すると間違った結論に導くデータ」から、より正しい結果を導くための分析手法と考え方について書かれた本。

計量経済学における効果とは何かなど、RCT(ランダム化比較試験)がいかに理想的な方法かを説明について詳しく解説されています。

因果推論の基本から近年の応用的手法まで書かれてるので、ビジネス上多くのデータを取り扱う人におすすめの本です。

統計的因果推論 回帰分析の新しい枠組み

「統計的因果推論 回帰分析の新しい枠組み」は、相関関係と因果関係はどう違うのか回帰分析の正しく有効な使い方へ有向グラフを用いてアプローチしている本。

相関関係と因果関係はどう違うのかなど、回帰分析の正しく有効な使い方について詳しく解説されています。

回帰分析の正しく有効な使い方へ、有向グラフを用いてアプローチする。グラフで探る因果関係の専門書なので、パール『統計的因果推論』の初歩的な部分で躓いている人におすすめの本です。

統計的因果推論

「統計的因果推論」は、医学,工学をはじめあらゆる科学研究や意思決定の基盤となる因果推論の基礎について書かれている本。

潜在的な結果に基づく統計的因果推論の考え方と実際の推測法について、詳しく解説されています。

具体的な数値を使っての例題や，表を利用して解説されていますので、統計的因果推論に関心があるような人におすすめの本です。

統計的因果推論 モデル・推論・推測

「統計的因果推論 モデル・推論・推測」は、統計的因果推論の世界的権威である人工知能研究者Judea Pearlによって書かれた本。

因果推論の背後にある哲学的考え方や、因果的関連尺度と統計的関連尺度を結びつけるための数理的基盤など、因果関係の解明について詳しく解説されています。

統計的因果推論に関する最新のフレームワークを体系的に理解するのに役立つよう配慮されているので、観察データに基づく因果メカニズムの解明に関心を持つような人におすすめの本です。

Pythonによる因果分析~因果推論・因果探索の実践入門

「Pythonによる因果分析~因果推論・因果探索の実践入門」は、プログラムに落とし込むためのコツが書かれている本。

機械学習・ディープラーニング活用について、詳しく解説されています。

因果分析の本でPythonコード付きで解説されているので、実際に手を動かしながら習得したいような人におすすめの本です。

調査観察データの統計科学 因果推論・選択バイアス・データ融合

「調査観察データの統計科学 因果推論・選択バイアス・データ融合」は、偏りのあるデータから正しい推論を行なう方法論の本。

共変量情報の積極的な利用や、欠測データモデルなど、偏りのあるデータから正しい推論を行なう方法論について詳しく解説されています。

豊富な具体例が示されているので、実証志向の高いような人におすすめの本です。

岩波データサイエンスVol．3

「岩波データサイエンスVol．3」は、因果の方向などの入門解説がされている本。

交絡や、介入に関する入門解説など、すぐに役立つ解析手法について詳しく解説されています。

入門解説を中心に紹介されているので、この分野に初めて触れるようなな人におすすめの本です。

統計的因果探索(MLP)

「統計的因果探索(MLP)」は、線形非ガウス非巡回モデルを開発した研究者が、基礎事項から発展的話題まで解説する本。

セミパラメトリックアプローチや、LiNGAMなど、理学について詳しく解説されています。

因果理論について詳しく解説されているので、LiNGAM研究者の考えを良く知りたい人におすすめの本です。

構造的因果モデルの基礎

「構造的因果モデルの基礎」は、Judea Pearlによって提案された構造的因果モデルについて解説している本。

因果ダイアグラムの理論から潜在反応モデルへつながる考え方や、有向グラフを用いて因果関係を記述することの利点と欠点などについて詳しく解説されています。

因果ダイアグラムでは扱うことの難しいテーマである原因の確率や媒介分析といった新しい話題についても説明されているので、統計的因果推論について深く学びたいような人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「因果推論のおすすめ入門本」について解説しました。

因果推論の知識を身につけて、正確な因果関係の把握に役立ててください。

では、また。