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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. " /> | + | 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" /> |
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| === 关联 Association === | | === 关联 Association === |
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| 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. " /> | + | 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" /> |
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| === 干预 Intervention === | | === 干预 Intervention === |
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| 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> | + | 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> |
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| === 反事实 Counterfactuals === | | === 反事实 Counterfactuals === |
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| :<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> |
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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="Pearl 2000 p. " /> | + | 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" /> |
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| == 因果 Causality == | | == 因果 Causality == |