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今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースをまとめてみた（前編：検定力が低い） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。さて。今回は前々回の記事：因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモの続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。（＊今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください）まずは（今回の記事における）用語の定義：「相関」と「因果」今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。（＊細かいと
raitu 2013/09/03
「（統計における）検定力とは、「（偶然によるものではない）差や関連性がある場合に、それを統計的に有意な差や関連性として検出できる確率」」

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因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。さて。今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
raitu 2013/04/18
偶然(統計的有意差に留意する)・因果が逆(対象とする現象についての適切な背景知識を持っていることが本質的に重要)・因果ではないが相関が現れてる（重回帰分析などが有効）・選択バイアス（元データが悪い）

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PM2.5の基礎情報：その定義と発生源と環境中濃度と健康影響と基準値とYシャツと私（v1.2版） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは林岳彦です。はじめて買ったCDは「種ともこ」です。さて。私はここ最近は来週のリスク評価研究会での発表のために、PM2.5関連のいろんな文書を読んでました。ちょうどそんな折、中国のPM2.5汚染がホットなニュースになっているようなので、もののついでに「PM2.5」についての情報をつらつらとまとめてみようと思います。（もし図が小さすぎる場合にはクリックしてみてください）（ひとくちで言うと、 PM2.5は濃度としてはおそらく1970年代（高度成長期）をピークとして後は一貫して低下するようなある意味"古典的"な汚染物質なのですが、現状でもそのリスクは低くはない、というかんじの物質です）【編集注：2012/1/18の21時くらいに発生源の項および資料リストをupdateしてv1.1としました】【編集注2：2012/2/5に1970年代のSPM濃度データとして吉野（2012）からの
raitu 2013/01/30
「「長期的にPM2.5濃度が10μg/m3増加」すると「100人の死亡者がいたらそのうちの3人から20人くらいがPM2.5が原因で死亡してるはず」」
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