LiNGAMによる因果探索（基本編）

LiNGAMによる因果探索（基本編）# 本稿では因果分析において複数の変数（特徴量）間の線形の因果関係を表すモデルであるLinear Non-Gaussian Acyclic Model（以下LiNGAM）、およびそのパラメータ推定手法について説明します。 LiNGAMの定義# 今、\(d\)個の変数（特徴量）\(x_1, x_2, \dots, x_d\)が存在しており、それらの間に何らかの因果関係が存在するものとします。そのような因果関係が存在する変数群を表すモデルの1つがLiNGAMです。 LiNGAMでは変数\(x_1, x_2, \dots, x_d\)間の因果関係が重み付きの有向非巡回グラフ（以下DAG）で表されると仮定します。このDAGにおいて変数\(i\)から変数\(j\)への有向辺\((i, j)\)は変数\(i\)を原因（の1つ）として変数\(j\)が生じるという因果関