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结构因果模型
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2021年6月9日 (三) 12:27的版本
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2021年6月9日 (三) 12:27
→直接效应 Direct effect
第446行:
第446行:
===直接效应 Direct effect===
===直接效应 Direct effect===
−
在这样模型的实验中,受控直接效应(CDE)通过将M强行赋值(do
(M=0)
)和随机化(do
(X=0),do(X=1),...
),然后观察Y的结果值获得。
+
在这样模型的实验中,受控直接效应(CDE)通过将<math>M</math>强行赋值(<math>do
(M=0)
</math>)和随机化(<math>do
(X=0),do(X=1),...
</math>),然后观察<math>Y</math>的结果值获得。
:<math> CDE(0)=P(Y=1|do(X=1),do(M=0))-P(Y=1|do(X=0),do(M=0))</math>
:<math> CDE(0)=P(Y=1|do(X=1),do(M=0))-P(Y=1|do(X=0),do(M=0))</math>
每个中介因子有一个相应的受控直接效应(CDE)。
每个中介因子有一个相应的受控直接效应(CDE)。
−
然而,更好的实验时计算自然直接效应(NDE)。<font color="#32cd32"> This is the effect determined by leaving the relationship between X and M untouched while intervening on the relationship between X and Y。</font>
+
然而,更好的实验是计算自然直接效应(NDE)。这是通过保持X和M之间的关系不变,同时干预X和Y之间的关系而确定的效应。
:<math> NDE(0)=P(Y_{M=M0}=1|do(X=1))-P(Y_{M=M0}=1|do(X=0))</math>
:<math> NDE(0)=P(Y_{M=M0}=1|do(X=1))-P(Y_{M=M0}=1|do(X=0))</math>
例如,考虑每年或几年去看牙科医生的次数(X)的直接效应,去看牙科医生会使牙科医生鼓励人们使用牙线(M)。牙龈(Y)因此变得更健康,这归因于牙科医生(直接)或牙线(中介/间接)。需要进行的实验是继续使用牙线,但不去看牙科医生。
例如,考虑每年或几年去看牙科医生的次数(X)的直接效应,去看牙科医生会使牙科医生鼓励人们使用牙线(M)。牙龈(Y)因此变得更健康,这归因于牙科医生(直接)或牙线(中介/间接)。需要进行的实验是继续使用牙线,但不去看牙科医生。
Sikongpop
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