какая последовательность определяет модель причинно следственных связей
LiveInternetLiveInternet
–Метки
–Рубрики
–Цитатник
Квантовый Переход или электронно-цифровой концлагерь? Нет ничего сильнее идеи, время которо.
6 простых шагов как покупать лекарства дешевле О том, что во всех аптеках на лекарства существ.
10 глубокомысленных и полезных бизнес-притч 10 глубокомысленных и полезных бизн.
Ачма с сыром и творогом Ингредиенты: Лаваш — 4-5 Штук Кефир &mda.
–Поиск по дневнику
–Музыка
–Подписка по e-mail
–Статистика
Курс V Урок 8. Причинно-следственные связи в теории сложных систем
Что такое причинно-следственные связи?
Факторы, оказывающие влияние на поведение сложных систем
В каждой сфере деятельности существует множество специфических факторов, влияющих на поведение системы. Наиболее общими для всех сфер являются:
– время, место и обстоятельство
– скорость, масса и энергия
– температура, давление и сила сжатия
– сила, гибкость и выносливость
– желания, цели и приоритеты живых существ
Если говорить о человеке, то именно поэтому: чем развитее интеллект и чем более сложно устроены нейронные связи в головном мозге, тем стабильнее, но непредсказуемее его действия: такого человека сложно просчитать, он живёт стратегией, хотя и двигается всегда спокойно, размеренно, стабильно по направлению к цели, не метаясь из стороны в сторону.
Три характерные черты причинно-следственных связей
1. Следствие не всегда наступает сразу после причины.
2. Следствие не всегда пропорционально породившей его причине.
В работе сложной системы малейшее новшество или отклонение от нормы может полностью парализовать работу всей системы. Допустим, внедрение неудачной цветовой маркировки на опознавательные знаки может привести к крупным потерям от огня своей же армии. Причина и следствие явно непропорциональны в этом случае.
3. Понимая причину, не всегда можно заранее предсказать следствие.
Мой скайп: seahappiness
| Рубрики: | V. Системное мышление: 21 шаг к развитию сильног |
Метки: системное мышление
Процитировано 1 раз
Понравилось: 1 пользователю
Причинно-следственная связь: что это такое? Примеры
Возлежать бы и дальше кусочку кремния невзрачным камешком на берегу реки, если бы не пытливый мозг наделенного разумом существа, исследователя, ищущего невидимые причинно-следственные связи между объектами этой реальности, что позволило обратить этот кусок кремния в процессор.
Здравствуйте, уважаемые читатели и гости блога avisi.ru. По какой же формуле формируется судьба человека? Причинно-следственная связь это основа кармы, которая предопределяет будущий жизненный сценарий, то есть, судьбу человека. Давайте разберемся, что это такое, рассмотрим некоторые примеры.
Причинно-следственная связь − что это такое?
Причинно-следственная связь — это связь между поступком, действием и дальнейшим, наступившим событием. Она предопределяет развитие событий будущего. В такой связи, поступок − причина, наступившее событие − следствие. Поступок (причина) может быть не только из этой жизни, но и из прошлых воплощений.
Схематично это выглядит так:
Причинно-следственные связи всегда формируются цепочкой, по строго заданной программе, которая называется карма. Причины (информационные кластеры) складываются в цепочки. Цепочки складываются в линию, линия в судьбу.
Примеры причин и следствий
Приведем некоторые примеры, чтобы понимать, как работает причинно-следственная связь.
Пример причинно-следственной взаимосвязи, между прошлой и настоящей жизнями людей.
Классический, любовный треугольник. В этом треугольнике завязываются души тех людей, которые изменяли, разбивали чужие семьи в своих, прошлых жизнях. Это причина. В теперешней жизни, жизненный сценарий будет похожим, как следствие. Каждая душа уже будет в другой роли. И так может продолжаться до тех пор, пока причинно-следственная связь не будет изменена или разорвана. Разрывать такую, кармическую предопределенность нужно осознанно, то есть понимать, что ты делаешь, приложить к этому процессу максимум усилий.
Как изменить причинно-следственные связи?
Изменить причинно-следственные связи, значит − перепрограммировать свою судьбу. Это возможно, но довольно непросто. Человек должен изменить самого себя, а это сложнее чем например, научиться летать на истребителе.
Чтобы изменить свою программу построения событий, необходимо:
На словах это выглядит просто, а вот на деле, не совсем.
Все еще сложнее с информационными кластерами из прошлых воплощений. Все дело в том, что подсознание очень методично скрывает информацию (воспоминания) о прошлых жизнях человека.
Ментальное тело человека. Если взять в сравнение компьютер, то ментальное тело − это жесткий диск, куда по умолчанию сливается вся накопленная информация, из прошлых и настоящей жизнях человека. Подсознание делает все, чтобы блокировать, закрыть доступ для сознания, к определенным уровням воспоминания. Для осознания, они настолько тяжелы (воспоминания), что подсознание просто боится, чтобы такие переживания не привели к плачевному исходу своего носителя, настолько они могут быть разрушительны.
По этой причине подсознание так яростно скрывает тяжелые (как оно считает), но необходимые воспоминания. Важны эти воспоминания потому, что они тоже участвуют в программе построения будущих событий. Существует два способа получить прошлую, заблокированную информацию.
Игра, под названием − Земля
Зачем Бог отправил частичку самого себя в земное существование?
Потому что у всего сущего, рано или поздно случается кризис. В данном случае, это кризис бытия. Высший разум − это совершенство. В таком вот прекрасном, совершенном состоянии он и пребывал, некоторое время. Эдакая изолированная, совершенная система − настолько совершенна, что даже плюнуть негде.
Возникла необходимость в создании механизма самоанализа, самопознания, проверки самого себя. Так, Высший разум придумал игру, под названием «Земля». Все свое прекрасное естество он поделил не маленькие субстанции (души) и вложил их в человека. Так появились люди − участники игры, под названием «Земля».
Ходы развития любой игры всегда условны и зависят от поведения ее участников. В свойствах этой действительности, появляются понятия − добро и зло, что также обозначает особую фракцию Сил Вселенной.
Таким образом, человек нужен для того, чтобы совершать поступки, делая очевидными причинно-следственные связи, который никак иначе не проявили бы себя, в самостоятельных свойствах. Человек − это методика, с помощью которого Высший разум познает самого себя.
Причинные модели могут помочь с вопросом о внешней валидности (применимы ли результаты одного исследования к неизученным группам населения). Причинно-следственные модели могут позволить объединить данные из нескольких исследований (при определенных обстоятельствах), чтобы ответить на вопросы, на которые нельзя ответить с помощью какого-либо отдельного набора данных.
СОДЕРЖАНИЕ
Определение
История
В 1923 году Нейман представил концепцию потенциального результата, но его статья не была переведена с польского на английский до 1990 года.
В 1958 г. Кокс предупредил, что контроль переменной Z действителен только в том случае, если маловероятно, что на него повлияют независимые переменные.
Спустя шестьдесят лет после своей первой статьи Райт опубликовал статью, в которой резюмировал ее, вслед за критикой Карлина и др., Которые возражали, что в ней обрабатываются только линейные отношения и что надежное представление данных без моделей было более показательным.
В 1973 году Льюис выступал за замену корреляции на причинную связь (контрфакты). Он сослался на способность людей представить себе альтернативные миры, в которых причина возникла или не возникла, и в которых следствие возникает только вслед за своей причиной. В 1974 году Рубин ввел понятие «потенциальные результаты» как язык для постановки причинно-следственных вопросов.
В 1983 году Картрайт предположил, что любой фактор, который является «причинно релевантным» эффекту, должен быть обусловлен, выходя за рамки простой вероятности как единственного ориентира.
В 1986 году Барон и Кенни ввели принципы обнаружения и оценки посредничества в системе линейных уравнений. По состоянию на 2014 год их статья была 33-й по цитируемости за все время. В том же году Гренландия и Робинс представили подход «взаимозаменяемости» к устранению путаницы, рассматривая контрфакты. Они предложили оценить, что случилось бы с группой лечения, если бы они не получили лечение, и сравнить этот результат с результатами контрольной группы. Если они совпадали, считалось, что смешение отсутствует.
Лестница причинно-следственной связи
Причинная метамодель Перла включает трехуровневую абстракцию, которую он называет лестницей причинности. Самый низкий уровень, ассоциация (видение / наблюдение), влечет за собой восприятие закономерностей или закономерностей во входных данных, выраженных в виде корреляций. Средний уровень, Вмешательство (действие), предсказывает последствия преднамеренных действий, выраженные в виде причинно-следственных связей. Самый высокий уровень, контрфактуальность (воображение), включает построение теории (части) мира, которая объясняет, почему определенные действия имеют определенные эффекты и что происходит в отсутствие таких действий.
Ассоциация
Один объект ассоциируется с другим, если наблюдение за одним изменяет вероятность наблюдения за другим. Пример: покупатели, покупающие зубную пасту, с большей вероятностью также купят зубную нить. Математически:
или вероятность (покупки) зубной нити (покупки) данной зубной пасты. Связи также можно измерить, вычислив корреляцию двух событий. Ассоциации не имеют причинно-следственных связей. Одно событие могло вызвать другое, обратное могло быть правдой, или оба события могли быть вызваны каким-то третьим событием (несчастный гигиенист заставляет покупателя лучше относиться к своему рту).
Вмешательство
Этот уровень утверждает определенные причинно-следственные связи между событиями. Причинность оценивается путем экспериментального выполнения некоторого действия, влияющего на одно из событий. Пример: если бы мы удвоили цену на зубную пасту, какова была бы новая вероятность покупки? Причинно-следственная связь не может быть установлена путем изучения истории (изменений цен), потому что изменение цены могло произойти по какой-то другой причине, которая сама могла повлиять на второе событие (тариф, увеличивающий цену на оба товара). Математически:
Контрфактические факты
Самый высокий уровень, контрфактический, включает рассмотрение альтернативной версии прошлого события или того, что могло бы произойти при разных обстоятельствах для той же экспериментальной единицы. Например, какова вероятность того, что, если бы магазин удвоил цену на зубную нить, покупатель зубной пасты все равно купил бы ее?
Противоречия могут указывать на наличие причинно-следственной связи. Модели, которые могут дать ответ на опровержение фактов, позволяют проводить точные вмешательства, последствия которых можно предсказать. В крайнем случае, такие модели принимаются как физические законы (как в законах физики, например, в законах инерции, которые гласят, что если к неподвижному объекту не приложить силу, он не будет двигаться).
Причинно-следственная связь
Причинно-следственная связь против корреляции
В более позднем определении была предпринята попытка устранить эту двусмысленность путем учета фоновых факторов. Математически:
Причина может быть необходимой, достаточной, способствующей или некоторой комбинацией.
Нужно
Достаточные причины
Дополнительные причины
Модель
Причинно-следственная диаграмма
Диаграммы причинно-следственных связей не зависят от количественных вероятностей, которые их информируют. Изменения этих вероятностей (например, из-за технологических усовершенствований) не требуют изменений модели.
Элементы модели
Причинные модели имеют формальные структуры с элементами со специфическими свойствами.
Узоры соединений
Вилка
Доработка вилки мешает:
Коллайдер
Типы узлов
Посредник
Конфундер
Узел смешения влияет на несколько результатов, создавая между ними положительную корреляцию.
Инструментальная переменная
Коэффициенты регрессии могут служить оценками причинного воздействия инструментальной переменной на результат, если этот эффект не искажен. Таким образом, инструментальные переменные позволяют количественно оценить причинные факторы без данных о влияющих факторах.
Например, учитывая модель:
Усовершенствования техники включают создание инструмента путем обработки другой переменной, чтобы заблокировать пути между инструментом и конфаундером, и объединение нескольких переменных в единый инструмент.
Менделирующая рандомизация
Поскольку гены варьируются случайным образом в разных популяциях, наличие гена обычно квалифицируется как инструментальная переменная, подразумевая, что во многих случаях причинно-следственная связь может быть определена количественно с использованием регрессии в наблюдательном исследовании.
Ассоциации
Условия независимости
Confounder / deconfounder
Причинно-следственные модели предлагают надежный метод определения подходящих смешивающих переменных. Формально Z является затруднительным, если «Y связан с Z путями, не проходящими через X». Их часто можно определить, используя данные, собранные для других исследований. Математически, если
тогда X является смешивающим фактором для Y.
Ранее к якобы неверным определениям относились:
Последний недостаток в том, что в модели:
Z соответствует определению, но является посредником, а не мешающим фактором, и является примером контроля за результатом.
Традиционно B считалось вмешивающимся, потому что он связан с X и с Y, но не находится на причинном пути и не является потомком чего-либо на причинном пути. Контроль за B заставляет его становиться затруднительным. Это известно как M-смещение.
Регулировка бэкдора
Для анализа причинного воздействия X на Y в каузальной модели нам необходимо скорректировать все искажающие переменные (деконфаундирование). Чтобы идентифицировать набор мешающих факторов, нам нужно (1) заблокировать каждый не причинный путь между X и Y этим набором (2) без нарушения каких-либо причинных путей и (3) без создания каких-либо ложных путей.
Определение : Учитывая упорядоченную пару переменных (X, Y) в модели, набор смешивающих переменных Z удовлетворяет критерию бэкдора, если (1) никакая смешивающая переменная Z не является потомком X и (2) все бэкдорные пути между X и Y заблокированы набором конфаунтеров.
Когда причинно-следственная модель является правдоподобным представлением реальности и удовлетворяется критерий «черного хода», то коэффициенты частичной регрессии могут использоваться в качестве (причинных) путевых коэффициентов (для линейных отношений).
Регулировка входной двери
Следующее преобразует выражение do в выражение do-free путем определения переменных на пути входной двери.
Предполагая, что данные для этих наблюдаемых вероятностей доступны, конечную вероятность можно вычислить без эксперимента, независимо от существования других путаниц и без корректировки бэкдора.
Вмешательства
Запросы
п ( зубная нить | d о ( зубная паста ) ) <\ displaystyle P (<\ text 
где оператор do указывает, что эксперимент явно изменил цену зубной пасты. Графически это блокирует любые причинные факторы, которые в противном случае могли бы повлиять на эту переменную. На диаграмме это стирает все причинные стрелки, указывающие на экспериментальную переменную.
Возможны более сложные запросы, в которых оператор do применяется (значение фиксировано) к нескольким переменным.
Сделайте расчет
Правила
Исчисление включает три правила преобразования условных вероятностных выражений с использованием оператора do.
Правило 1
Правило 1 разрешает добавление или удаление наблюдений:
в случае, если набор переменных Z блокирует все пути от W до Y и все стрелки, ведущие в X, были удалены.
Правило 2
Правило 2 допускает замену вмешательства наблюдением или наоборот:
Правило 3
Правило 3 разрешает удаление или добавление выступлений:
в случае, когда никакие причинные пути не соединяют X и Y.
Расширения
Правила не подразумевают, что из любого запроса можно удалить операторы do. В этих случаях может оказаться возможным заменить переменную, которая является объектом манипуляции (например, диета), вместо переменной (например, холестерин в крови), которая затем может быть преобразована для удаления do. Пример:
п ( Сердечное заболевание | d о ( холестерин в крови ) ) знак равно п ( Сердечное заболевание | d о ( рацион питания ) ) <\ displaystyle P (<\ text <болезнь сердца>> | делать (<\ text <холестерин в крови>>)) = P (<\ text <болезнь сердца>> | делать (<\ text <диета>>))>
Контрфактические факты
Противоречия рассматривают возможности, которые не встречаются в данных, например, заболел бы некурящий рак, если бы он был заядлым курильщиком. Это высшая ступенька лестницы причинно-следственной связи Перл.
Возможный результат
Потенциальный результат определяется на уровне индивидуума u.
Традиционный подход к потенциальным результатам основан на данных, а не на модели, что ограничивает его способность распутывать причинно-следственные связи. Он рассматривает причинные вопросы как проблемы с отсутствием данных и дает неправильные ответы даже на стандартные сценарии.
Причинный вывод
В контексте причинно-следственных моделей потенциальные результаты интерпретируются скорее причинно, чем статистически.
Первый закон причинного вывода гласит, что потенциальный результат
Проведение контрфактического
Изучение контрфактов с помощью причинно-следственной модели включает три этапа. Подход действителен независимо от формы отношений модели, линейной или иной. Когда отношения модели полностью указаны, можно вычислить точечные значения. В других случаях (например, когда доступны только вероятности) может быть вычислено утверждение вероятностного интервала, например, некурящий x имел бы 10-20% шанс заболеть раком.
могут применяться уравнения для расчета значений A и C, полученные из регрессионного анализа, или другой метод, заменяя известные значения из наблюдения и фиксируя значения других переменных (контрфактические).
Похищать
действовать
Для конкретного наблюдения используйте оператор do, чтобы установить противоречие (например, m = 0), соответствующим образом изменив уравнения.
Предсказывать
Рассчитайте значения выхода ( y ), используя модифицированные уравнения.
Посредничество
Прямые и косвенные (опосредованные) причины можно различить только путем проведения контрфактов. Понимание посредничества требует, чтобы посредник оставался неизменным, вмешиваясь в прямую причину. В модели
M опосредует влияние X на Y, в то время как X также оказывает непосредственное влияние на Y. Таким образом, M остается постоянным, в то время как do (X) вычисляется.
Заблуждение посредничества вместо этого включает в себя обусловливание посредника, если посредник и результат смешаны, как в вышеприведенной модели.
Для линейных моделей косвенный эффект можно вычислить, взяв произведение всех коэффициентов пути вдоль опосредованного пути. Общий косвенный эффект рассчитывается как сумма отдельных косвенных эффектов. Для линейных моделей посредничество указывается, когда коэффициенты уравнения, подобранного без включения посредника, значительно отличаются от уравнения, которое его включает.
Прямой эффект
Каждому значению посредника соответствует CDE.
Например, рассмотрите прямой эффект увеличения посещений стоматолога-гигиениста (X) от одного раза к два года до каждого года, что способствует использованию зубной нити (M). Десны (Y) становятся более здоровыми благодаря гигиенисту (прямой) или нитью (посредник / непрямой). Эксперимент заключается в продолжении чистки зубной нитью без посещения гигиениста.
Косвенный эффект
Приведенный выше расчет NDE включает контрфактические индексы ( ). Для нелинейных моделей кажущаяся очевидной эквивалентность Y M знак равно M 0 <\ displaystyle Y_
Т о т а л е ж ж е c т знак равно D я р е c т е ж ж е c т + я п d я р е c т е ж ж е c т <\ displaystyle <\ mathsf
не применяется из-за аномалий, таких как пороговые эффекты и двоичные значения. Однако,
работает для всех модельных отношений (линейных и нелинейных). Это позволяет затем рассчитывать NDE непосредственно на основе данных наблюдений, без вмешательства или использования контрфактических индексов.
Транспортабельность
Если две модели совпадают по всем релевантным переменным, а данные одной модели известны как объективные, данные одной популяции можно использовать для заключения о другой. В других случаях, когда известно, что данные смещены, повторное взвешивание может позволить перенести набор данных. В третьем случае выводы можно сделать на основе неполного набора данных. В некоторых случаях данные исследований нескольких популяций можно объединить (с помощью транспорта), чтобы сделать выводы о неизмеренной популяции. В некоторых случаях объединение оценок (например, P (W | X)) из нескольких исследований может повысить точность заключения.
Do-исчисление обеспечивает общий критерий переноса: целевая переменная может быть преобразована в другое выражение с помощью серии операций do, которые не включают никаких «производящих различие» переменных (тех, которые различают две популяции). Аналогичное правило применяется к исследованиям, в которых участвуют разные участники.
Байесовская сеть
Любая причинно-следственная модель может быть реализована как байесовская сеть. Байесовские сети могут использоваться для определения обратной вероятности события (учитывая исход, каковы вероятности конкретной причины). Это требует подготовки таблицы условной вероятности, показывающей все возможные входные данные и результаты с соответствующими вероятностями.
| Контрольная работа | ||
|---|---|---|
| Болезнь | Положительный | Отрицательный |
| Отрицательный | 12 | 88 |
| Положительный | 73 | 27 |
Согласно этой таблице, когда у пациента нет заболевания, вероятность положительного теста составляет 12%.
Хотя это можно решить для небольших задач, по мере увеличения числа переменных и связанных с ними состояний таблица вероятностей (и связанное с ними время вычислений) увеличивается экспоненциально.
Байесовские сети коммерчески используются в таких приложениях, как исправление ошибок в беспроводных данных и анализ ДНК.
Инварианты / контекст
Другая концептуализация причинности включает понятие инвариантных отношений. В случае идентификации рукописных цифр значение контролируется формой цифры, поэтому форма и значение являются инвариантами. Изменение формы меняет смысл. Других свойств нет (например, цвет). Эта инвариантность должна распространяться на наборы данных, созданные в разных контекстах (неинвариантные свойства формируют контекст). Вместо обучения (оценки причинно-следственной связи) с использованием объединенных наборов данных обучение на одном и тестирование на другом может помочь отличить вариант от инвариантных свойств.