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== 因果关系之梯 Ladder of Causation ==
 
== 因果关系之梯 Ladder of Causation ==
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Judea Pearl的因果元模型涉及三个层次的抽象,他称之为因果之梯。最低层的“关联”(看到/观察)需要感知输入数据中的规律性或模式,用相关性表示。中间层的“干预”(做)可以预测有意识行动的后果,用因果关系表示。最高层的“反事实”(想象)涉及构建部分世界的理论,该理论解释为什么特定行为会产生特定后果,以及在没有此行为的情况下会发生什么。<ref name="Pearl 2000 p. " />
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Judea Pearl的因果元模型涉及三个层次的抽象,他称之为因果之梯。最低层的“关联”(看到/观察)需要感知输入数据中的规律性或模式,用相关性表示。中间层的“干预”(做)可以预测有意识行动的后果,用因果关系表示。最高层的“反事实”(想象)涉及构建部分世界的理论,该理论解释为什么特定行为会产生特定后果,以及在没有此行为的情况下会发生什么。<ref name=":1" />
    
=== 关联 Association ===
 
=== 关联 Association ===
第59行: 第59行:  
如果观察一个对象改变了观察另一个对象的可能性,则这个对象与另一个对象相关联。例子:购买牙膏的购物者也更有可能购买牙线。数学上用
 
如果观察一个对象改变了观察另一个对象的可能性,则这个对象与另一个对象相关联。例子:购买牙膏的购物者也更有可能购买牙线。数学上用
 
:<math>P (买牙线 | 买牙膏) </math>
 
:<math>P (买牙线 | 买牙膏) </math>
表示已知一个人购买牙膏时的其购买牙线的可能性。关联也可以通过计算两个事件的相关性来衡量。关联并不意味着因果。一个事件可能导致另一个事件,反过来也可能,或者两个事件都可能由某个第三事件引起(牙医对口腔健康的宣传使得购物者同时购买牙线和牙膏)。<ref name="Pearl 2000 p. " />
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表示已知一个人购买牙膏时的其购买牙线的可能性。关联也可以通过计算两个事件的相关性来衡量。关联并不意味着因果。一个事件可能导致另一个事件,反过来也可能,或者两个事件都可能由某个第三事件引起(牙医对口腔健康的宣传使得购物者同时购买牙线和牙膏)。<ref name=":1" />
    
=== 干预 Intervention ===
 
=== 干预 Intervention ===
第65行: 第65行:  
该层涉及事件之间的特定因果关系。因果是通过实验性地执行影响事件的一些动作来评估。例如:如果我们将牙膏的价格提高一倍,那么人们购买牙线的概率将是多少?因果无法通过检验历史信息来确定,因为可能存在其他因素同时影响这两个变量,比如存在牙膏价格变化的其他原因,而且这种原因会影响牙线的价格(例如两种商品的关税增加)。数学上用
 
该层涉及事件之间的特定因果关系。因果是通过实验性地执行影响事件的一些动作来评估。例如:如果我们将牙膏的价格提高一倍,那么人们购买牙线的概率将是多少?因果无法通过检验历史信息来确定,因为可能存在其他因素同时影响这两个变量,比如存在牙膏价格变化的其他原因,而且这种原因会影响牙线的价格(例如两种商品的关税增加)。数学上用
 
:<math>P (牙线价格 | do(牙膏价格)) </math>
 
:<math>P (牙线价格 | do(牙膏价格)) </math>
表示这种概率。其中do是一个算子,表示对谁做实验性干预(如价格翻倍)。<ref name="Pearl 2000 p. " />这个算子指示了要在创造所需效果的世界中进行最小的变化,即在现实模型上进行尽可能小的改变的“小手术”。<ref>{{cite journal |last1=Pearl |first1=Judea |title=Causal and Counterfactual Inference |date=29 Oct 2019 |url=https://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r485.pdf |access-date=14 December 2020}}</ref>
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表示这种概率。其中do是一个算子,表示对谁做实验性干预(如价格翻倍)。<ref name=":1" />这个算子指示了要在创造所需效果的世界中进行最小的变化,即在现实模型上进行尽可能小的改变的“小手术”。<ref>{{cite journal |last1=Pearl |first1=Judea |title=Causal and Counterfactual Inference |date=29 Oct 2019 |url=https://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r485.pdf |access-date=14 December 2020}}</ref>
    
=== 反事实 Counterfactuals ===
 
=== 反事实 Counterfactuals ===
第73行: 第73行:  
:<math>P (买牙线 | 买牙膏, 当初牙线价格翻倍) </math>
 
:<math>P (买牙线 | 买牙膏, 当初牙线价格翻倍) </math>
   −
反事实可以表明存在因果关系。回答反事实的模型允许进行精确的干预,这些干预的后果可被预测。在极端情况下,这样的模型被人们认为是物理定律(如惯性:若不将力施加到静止物体上物体将不会移动)。<ref name="Pearl 2000 p. " />
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反事实可以表明存在因果关系。回答反事实的模型允许进行精确的干预,这些干预的后果可被预测。在极端情况下,这样的模型被人们认为是物理定律(如惯性:若不将力施加到静止物体上物体将不会移动)。<ref name=":1" />
    
== 因果 Causality ==
 
== 因果 Causality ==
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