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統計的因果推論
統計的因果推論（とうけいてきいんがすいろん、）とは、実験データや観察データから得られた不完全な情報をもとに、事象の因果効果を統計的に推定していくことである。20世紀後半から、ジューディア・パールや、ドナルド・ルービンらによって発展を遂げた。なお、「因果推論(Causal inference)」とのみ言う場合は、統計学に限らず哲学などを含めた、より広範な領域の議論を含むが、統計学、データサイエンス、経済学に関連する文脈で「因果推論」と言われる場合、しばしば「統計的因果推論」の手法に関わるものを指していることが多い。