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
ごちきか
ごちきか# NTTコミュニケーションズ イノベーションセンターでは、社会・産業DXのためのSmart World の一貫として、時系列データ分析手法の研究開発、お客さまのデータ分析支援や社内データ分析人材育成を行っています。 ごちきか（gochikika） は、これら研究開発成果やデータ分析人材育成コンテンツをまとめたナレッジベースです。大別してメインコンテンツは以下の通りです。 分析: 主に製造業の時系列データを対象として、前処理からモデリングまで一連の基本的な分析手法をPythonコード付きで解説しています。 特集記事: 比較的新しめであったり難易度の高い手法や、私たちの取り組みを知ってもらうための学会発表資料が掲載されます。また一部未分類なコンテンツが格納されています。 私たちの研究開発成果は、同じくイノベーションセンターで開発しているノーコードAI開発ツールNode-AI に搭載さ
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