| ゼミナールI講演 |
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| 日時： | 平成25年12月2日(月)3限 (13:30 -- 15:00) Mon., Dec. 2nd, 2013 (3rd Period, 13:30 -- 15:00) |
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| 場所： | L1 |
| 講演者： | 清水 昌平 (大阪大学 産業科学研究所) Shohei Shimizu (Osaka University, Institute of Scientific and Industrial Research) |
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| 題目： | 因果構造探索に関する最近の発展 |
| 概要： | 因果関係を調べることは、多くの実質科学の主な目的の一つである。本講義では、まず（1）因果のモデルである反事実モデルを紹介し、次に（2）データ生成過程のモデルとして構造方程式モデルを導入する。そして（3）構造方程式モデルを用いた因果の定式化について説明する。その後、（4）データから因果構造を探索する方法について説明する。従来の因果構造探索法は、線形性とガウス分布を仮定する方法が盛んに研究されている。データの非ガウス性を利用することで、従来よりも多くの因果構造が同定可能になる。多くの分野においてガウス分布ではうまく近似できないデータがあり、生命科学・社会科学への適用例も増えてきている。そのような因果構造探索に関する最近の理論的発展を主に紹介する。 |