Pythonによる因果分析 の商品レビュー

小川雄太郎(著者)

2023/10/08

因果推論、因果探索を実践的に活用する方法がわかりやすく説明されている。個人的には因果探索に興味がったのだが、ペイジアンネットワークの説明はわかりやすくてよかった。統計的検定を繰り返して、スケルトンを作成してその後に因果の方向性を決めていくという流れはよく理解できてよかった。ただ、誤植が多いのと、文章が若干くどいので多少の読み難さはあった。改訂版に期待したい。

2022/01/15

因果推論・因果探索について数式を見てもパッとしない人向けの，Pythonで簡単なモデルを作りながらイメージを定着させる本。実例とは遠いものの，その前段階として勉強する分には良い。

2021/10/10

因果推論と因果探索の両面から、どのようなアプローチがあるのか、わかりやすくまとめられている。
因果分析とはどんなものなのか、その理解から始める際には、入門書としてよい教材かと思う。

実際に各種分析を実施する際には、本書から離れ、個別の書籍等をリファレンスに進めていくことになると思う。

2020/07/30

Pythonのコード付きで因果分析を解説してる数少ない本でとても良かったです。
後半難しい部分もありましたがコードが載ってる分何回か読み直して学び直す事が出来そうなのでその点も良さそうです。

2020/07/12

他の方もご指摘されてますが、まず因果分析の本でPythonコード付きのものはほぼないので貴重です。
入門書としては
- 狭い範囲に絞り解説を丁寧にする
- 長所：狭い範囲だが分かりやすい
- 短所：記述がある以外は分からない
- 解説は少々端折ってもその分野を俯瞰で紹介する
- 長所：その分野がどういうものかわかる。キーワードでも分かれば次の本、記事を探す手がかりとなる。
- 短所：分からないままとなってしまう
それぞれ長所短所ありますが、Web時代でググればすぐ情報が得られる環境下では入門書としては後者が望ましいと考えております（例えば「ベイジアンネットワーク」という言葉を知らなければググることもできないので）
本書はやや詰め込み感はありますが、

因果推論・探索という分野があること
Rubin流の考え方、Pearlの考え方があること
DAGダイアグラム、バックドア基準、傾向スコアなどの基本的な考え方
機械学習を用いた因果推論、深層学習を用いた因果探索
LiNGAM（専門書はありますがコード付きの解説本は初？）、ベイジアンネットワーク（これも専門書はあり、Rのコード付き解説はいくつかありますがPythonは少ないか初？）
など1冊に盛り込みすぎで説明が足りてないなという点はありますが、幅広く解説されコード付きで試せるのは
プラスポイントが高い貴重な入門書と思います。

著者は他書も執筆され
https://qiita.com/sugulu
などを見ても豊富な知識で解説が丁寧なことも信頼できます。

ですので、因果分析で手を動かしてみたいという方にとっては手にとる価値のある本だと思います。