データ・DX
因果推論とは？
読み: いんがすいろん英語: Causal Inference更新日: 2026-06-26
ある施策や要因が結果に与えた影響を、データから推定する考え方です。
試験で問われるポイント
- 相関と因果は異なります。
- 交絡や選択バイアスに注意します。
- 施策効果の検証やA/Bテストと関係します。
具体例
キャンペーンが売上増加の原因だったのかを検証します。
混同しやすい点
- 相関が高ければ因果があると判断する。
- 検定で差が出れば必ず施策が原因だと考える。
対応試験
DS検定
関連する表記: 因果推論 / Causal Inference / 因果関係
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「因果推論」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「因果推論」を実務で使う場面の対応として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「因果推論」に関する判断として最も避けるべきものはどれか。
G検定AIに必要な数理・統計知識
標準偏差の説明として、最も適切なものはどれか。
G検定AIに必要な数理・統計知識
相関と因果の関係に関する説明として、最も適切なものはどれか。
G検定AIに必要な数理・統計知識
期待値の説明として、最も適切なものはどれか。
G検定AIに必要な数理・統計知識
共分散が正の値をとる場合の説明として、最も適切なものはどれか。
G検定AIに必要な数理・統計知識
確率変数AとBが独立である場合の関係として、最も適切なものはどれか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。