統計的因果推論
統計的因果推論（とうけいてきいんがすいろん、英: Causal inference in statistics）とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである。 20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。
統計的因果推論（とうけいてきいんがすいろん、英: Causal inference in statistics）とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである。 20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。
統計的因果推論（とうけいてきいんがすいろん、英: Causal inference in statistics）とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである。 20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。
出典: Wikipedia「統計的因果推論」 · CC BY-SA 4.0
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