Свързани публикации 'causal-inference'


Предположения за каузално откриване
Предположения за каузално откриване Нежно ръководство за причинно-следствени изводи с Machine Learning Pt. 5 Всички изявления, направени с помощта на набора от инструменти за причинно-следствени изводи и причинно-следствено машинно обучение, се основават на основни предположения относно процеса, който е генерирал данните. Следователно степента, до която можете да направите причинно-следствени заключения, зависи от обосновката на тези предположения. Следователно критичната..
Какво да очаквате от бизнес проект за причинно-следствени изводи: Ръководство за изпълнителен директор I
„Случаен причинно-следствен извод“ Какво да очаквате от бизнес проект за причинно-следствени изводи: Ръководство за изпълнителен директор I Част I: Кога имате нужда от случайно заключение? Това е петата публикация от поредица за причинно-следствени изводи и наука за данните. Предишният беше „Разрешаването на парадокса на Симпсън“. Ще намерите втората част на тази публикация тук . Причинно-следственото заключение е нов език за моделиране на причинно-следствената връзка, за да ни..
Машинно обучение с двойно отклонение (част 2)
НАУКА ЗА ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕНИТЕ ДАННИ Машинно обучение с двойно отклонение (част 2) Как да премахнете пристрастието на регулацията с помощта на селекция след двойно При причинно-следствените изводи обикновено се интересуваме от ефекта на променливата на лечението върху конкретен резултат. При рандомизирани контролни изпитвания или AB тестове, обвързването на анализа с набор от други променливи — контролните променливи или ковариати — може да увеличи силата на анализа, като..
Причинно-следствено заключение
Обективен Когато става въпрос за получаване на бизнес прозрения от таблични данни, най-интересните въпроси често не могат да бъдат отговорени само с данни от наблюдения. Тези въпроси могат да бъдат подобни на: „Какво ще стане, ако намаля наполовина цената на моя продукт?“ „Кои клиенти ще си платят задълженията само ако им се обадя?“ Джудея Пърл и неговата изследователска група са разработили през последните десетилетия солидна теоретична рамка за справяне с това, но първите стъпки..
(Поредица за Bioform Labs) Навигационна сложност: Разкриване на причинно-следствената структура на реалния свят...
(Поредица за Bioform Labs) Сложност на навигацията: Разкриване на причинно-следствената структура на системите от реалния свят ЗАБЕЛЕЖКА: Тази част е публикувана на страницата Medium на Bioform Lab. Можете да прочетете оригиналната част тук: https://medium.com/p/a83e0be23681 и да следвате Bioform Labs тук: https://medium.com/@BioformLabs Част втора: Моделите на биоформи могат да помогнат за разкриването на нюансираната причинно-следствена структура на организациите — и да се..
Корелацията не е причинно-следствена връзка: но защо?
Чували сме твърде много пъти, че корелация != причинно-следствена връзка, но изглежда никой не си прави труда да попита защо, след като го чу. В човешката природа сме склонни да приемем, че: само ако A причинява B, тогава B се променя, когато A се променя. Нека видим защо това предположение е грешно с помощта на примера по-долу: тормоз в училище. Пример за тормоз в училище Ученик X тормози ученик Y. Ученикът Y изпадна в депресия. Студентът Y се самоуби. Ние описваме..
Причинно-следствени изводи върху данни от наблюдения: Всичко е в предположенията
„По-рано“ показахме, че моделирането на повишаване, успешна история на причинно-следствените изводи за бизнеса, може да надмине по-конвенционалните модели на отлив. Както при всяко приложение за причинно-следствени изводи, идентифицирането и оценката на причинно-следствените ефекти разчита на ключови допускания относно данните. Докато отхвърлихме тези предположения настрана, задоволявайки се с твърдението, че те са валидни винаги, когато променливата за лечение е напълно рандомизирана, сега..