ルービン因果モデルとは? わかりやすく解説

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ルービン因果モデル

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/03/14 08:41 UTC 版)

ルービン因果モデル(ルービンいんがモデル、Rubin causal model、RCM)は、ネイマン-ルービン因果モデルとしても知られ [1]ドナルド・ルービンにちなんで名付けられた、潜在アウトカムのフレームワークに基づく原因と結果統計分析へのアプローチである。 「ルービンの因果モデル」という名前は、 Paul W.Hollandによって最初に造られた [2]。潜在的な結果のフレームワークは、1923年の修士論文でイェジ・ネイマンによって最初に提案されたが [3]、完全にランダム化された実験の文脈でしか議論されなかった [4]。ルービンはそれを観察研究と実験研究の両方で因果関係について考えるための一般的な枠組みに拡張した 。


  1. ^ Sekhon, Jasjeet (2007). “The Neyman–Rubin Model of Causal Inference and Estimation via Matching Methods”. The Oxford Handbook of Political Methodology. http://sekhon.berkeley.edu/papers/SekhonOxfordHandbook.pdf 
  2. ^ a b Holland, Paul W. (1986). “Statistics and Causal Inference”. Journal of the American Statistical Association 81 (396): 945–960. doi:10.1080/01621459.1986.10478354. JSTOR 2289064. 
  3. ^ Neyman, Jerzy. Sur les applications de la theorie des probabilites aux experiences agricoles: Essai des principes. Master's Thesis (1923). Excerpts reprinted in English, Statistical Science, Vol. 5, pp. 463–472. (D. M. Dabrowska, and T. P. Speed, Translators.)
  4. ^ Rubin, Donald (2005). “Causal Inference Using Potential Outcomes”. Journal of the American Statistical Association 100 (469): 322–331. doi:10.1198/016214504000001880. 
  5. ^ a b Rubin, Donald (1974). “Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies”. Journal of Educational Psychology 66 (5): 688–701. doi:10.1037/h0037350. 
  6. ^ Paul W. Holland. “Statistics and Causal Inference”. Journal of the American Statistical Association (Taylor & Francis, Ltd. on behalf of the American Statistical Association) 81 (396): 945-960. https://www.jstor.org/stable/2289064. 
  7. ^ D. R. Cox (1958). Planning of Experiments 
  8. ^ Donald B. Rubin (2005). “Causal Inference Using Potential Outcomes: Design, Modeling, Decision”. Journal of the American Statistical Association 100 (469): 322-331. https://www.jstor.org/stable/27590541. 
  9. ^ 高橋将宜、2022、『統計的因果推論の理論と実装』、共立出版
  10. ^ Angrist, J.; Imbens, G.; Rubin, D. (1996). “Identification of Causal effects Using Instrumental Variables”. Journal of the American Statistical Association 91 (434): 444–455. doi:10.1080/01621459.1996.10476902. http://www.nber.org/papers/t0136.pdf. 
  11. ^ Morgan, S.; Winship, C. (2007). Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research. New York: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-67193-4 


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