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删除10字节 、 2022年6月10日 (五) 21:40
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在符号的表达上,我们使用do算子来表达这种干预。比如,当我们固定Y的值为y时,我们用do(Y=y)来表示这种干预行为。所以P(Z=z|Y=y)表示当以Y=y为条件时Z=z的概率,而P(Z=z|do(Y=y))表示当我们干预Y的值使其为y时,Z=z的概率。从概率分布的角度来说, 表示的是在Y可取的所有值中, Y=y那部分样本对应的Z=z的概率,而P(Z=z|do(Y=y)) 表示的是将每一个样本的Y的值全部固定为y后Z=z的概率。这两者是完全不同的,干预改变了原始数据的分布,而以变量为条件不改变原始数据的分布。
 
在符号的表达上,我们使用do算子来表达这种干预。比如,当我们固定Y的值为y时,我们用do(Y=y)来表示这种干预行为。所以P(Z=z|Y=y)表示当以Y=y为条件时Z=z的概率,而P(Z=z|do(Y=y))表示当我们干预Y的值使其为y时,Z=z的概率。从概率分布的角度来说, 表示的是在Y可取的所有值中, Y=y那部分样本对应的Z=z的概率,而P(Z=z|do(Y=y)) 表示的是将每一个样本的Y的值全部固定为y后Z=z的概率。这两者是完全不同的,干预改变了原始数据的分布,而以变量为条件不改变原始数据的分布。
 
[[文件:因果模型.png|左|缩略图|342x342像素|图1 干预前]]
 
[[文件:因果模型.png|左|缩略图|342x342像素|图1 干预前]]
[[文件:图1 干预模型.png|左|缩略图|344x344像素|图2 干预后]]
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[[文件:图1 干预模型.png|缩略图|344x344像素|图2 干预后|替代=|无]]
    
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