Случайный причинный вывод Чего ожидать от бизнес-проекта причинно-следственного вывода: руководство для руководителей I Часть I. Когда вам нужен случайный вывод? Это пятая публикация из серии о причинно-следственных связях и науке о данных. Предыдущий был Решение парадокса Симпсона . Вторую часть этого поста вы найдете здесь . Причинный вывод - это новый язык для моделирования причинно-следственной связи, помогающий лучше понять причины и следствия, чтобы мы могли принимать..

Практические уроки Причинно-следственная связь на основе текста Учебное пособие по анализу дезинформации о мошенничестве избирателей путем оценки причинно-следственной связи с использованием текста в качестве обработки и искажения Научная фантастика говорит нам, что необузданная дезинформация является предвестником скатывания общества в антиутопию. Можно утверждать, что дезинформация дестабилизирует демократию ( Морган 2018 , Фаркас и Шоу 2019 ). Ощутимо, что люди,..

Отличный анализ. Спасибо, Грег! Запутанная корреляция с причинно-следственной связью — это давнее и широко распространенное неправильное представление о рассуждениях не только ИИ, но и самих людей. На разработку методологий преодоления этих трудностей ушли столетия, и мы можем гордиться тем, что нашли решение. Это нынешняя научная методология , которая почти во всех науках грубо содержит следующие элементы: наблюдение, формирование теории, генерация гипотез, экспериментирование (с..

Цель Когда дело доходит до получения информации о бизнесе из табличных данных, на самые интересные вопросы часто нельзя ответить, используя только данные наблюдений. Эти вопросы могут быть похожи на: «Что произойдет, если я уменьшу вдвое цену на свой продукт?» «Какие клиенты оплатят свои долги, только если я им позвоню?» Джуда Перл и его исследовательская группа за последние десятилетия разработали прочную теоретическую основу для решения этой проблемы, но первые шаги к ее слиянию с..

Мы слишком много раз слышали, что корреляция != причинно-следственная связь, но, похоже, никто не удосужился спросить, почему, услышав это. В человеческой природе мы склонны предполагать, что: только если А вызывает Б, тогда Б изменяется, когда изменяется А. Давайте посмотрим, почему это предположение неверно, на примере ниже: травля в школе. Пример школьного буллинга Студент X издевался над студентом Y. Студент Y впал в депрессию. Студент Y покончил жизнь самоубийством...

Ранее мы показали, что моделирование роста - история успеха бизнеса с причинным выводом - может превзойти более традиционные модели оттока. Как и в случае любого приложения причинно-следственного вывода, идентификация и оценка причинно-следственных связей опираются на важные предположения о данных. Отбросив эти предположения в сторону, удовлетворившись утверждением, что они верны всякий раз, когда лечебная переменная была полностью рандомизирована, теперь мы представим и исследуем два..