目次

第Ⅰ部　独立成分分析とその周辺　甘利俊一
　1 信号の混合と分離――独立成分分析の枠組み
　2 問題の定式化
　3 独立成分分析，主成分分析，因子分析
　4 確率変数の従属性コスト関数
　5 最急降下学習法
　6 自然勾配学習法
　7 独立成分分析における最急降下学習
　　7.1 学習アルゴリズム
　　7.2 非ホロノームアルゴリズム
　　7.3 白色化――独立成分の数が少ない場合
　8 推定関数と学習アルゴリズム
　　8.1 推定関数
　　8.2 推定誤差
　　8.3 推定関数を用いた学習アルゴリズム――学習の安定論
　　8.4 標準推定関数とニュートン法
　　8.5 諸パラメータの適応的決定
　　8.6 雑音のある場合の推定関数
　　8.7 観測信号の数が少ないときのスパース解
　9 独立成分の逐次的抽出
　　9.1 キュムラントに着目した抽出
　　9.2 確率分布とコスト関数
　　9.3 白色化した2段階アルゴリズム
　　9.4 独立成分の同時抽出
　10 信号の時間相関を利用する方法
　　10.1 相関行列の同時対角化
　　10.2 時間相関がある場合の推定関数
　11 時間的な混合とデコンボリューション
　12 画像の分解と独立成分解析
　参考文献

第Ⅱ部　構造方程式モデリング，因果推論，そして非正規性　狩野裕
　1 因果推論――何が問題か
　2 検証的因果推論――パス解析
　3 探索的因果推論――共分散選択
　4 構造方程式モデリング
　　4.1 構造方程式モデリングとは
　　4.2 実　例
　　4.3 統計的推測
　5 因果の大きさを正確に測定する
　　5.1 交絡変数の影響
　　5.2 個体内変動と個体間変動
　　5.3 誤差を制御する
　6 因果の方向を同定する
　7 回帰分析の役割
　　7.1 偏回帰係数の価値
　　7.2 因果分析と予測
　　7.3 直接効果の評価
　　7.4 総合効果の評価
　8 非正規性の問題
　9 構造方程式モデリングの役割――まとめに代えて
　参考文献

第Ⅲ部　疫学・臨床研究における因果推論　佐藤俊哉・松山裕
　1 因果を探る
　2 因果モデル
　　2.1 反事実
　　2.2 因果効果と交絡
　　2.3 交絡要因と交絡の調整
　　2.4 喫煙は調整すべき交絡要因か
　3 因果グラフ
　　3.1 因果グラフの基礎
　　3.2 交絡と因果グラフ
　4 因果パラメータの推定
　　4.1 曝露や治療が1回限りの場合
　　　（a） 層別解析による方法
　　　（b） 傾向スコア
　　　（c） 操作変数法
　　4.2 時間依存性治療に対する因果効果の推定
　　　（a） 構造ネストモデル
　　　（b） 周辺構造モデル
　5 因果は巡る
　参考文献

　補論A　分布の非正規性の利用　竹内啓
　補論B　多次元ARモデルと因果関係　石黒真木夫

　索引