каузальное выводированиепричинностьконтрфактические рассуждениявероятностная причинностьструктурные каузальные модели
Figures from the paper
Abstract (AI)
Написанная одним из ведущих исследователей в этой области, эта книга представляет собой всестороннее изложение современного анализа причинности. В ней показано, как понятие причинности выросло из расплывчатой идеи в математическую теорию с существенными приложениями в статистике, искусственном интеллекте, экономике, философии, когнитивной науке, а также в медико-социальных и социальных науках. Джудэа Пирл излагает и объединяет вероятностный, манипулятивный, контрфактуальный и структурный подходы к причинности и разрабатывает простые математические инструменты для изучения взаимосвязи между причинными связями и статистическими ассоциациями. Цитируемая в более чем 2100 научных публикациях, книга продолжает освобождать учёных от традиционных форм статистического мышления. В этом пересмотренном издании Джудэа Пирл проясняет сложные вопросы, отвечает на вопросы читателей и предлагает панорамный обзор последних достижений в этой области исследований. «Каузальность» будет представлять интерес для студентов и профессионалов самых разных областей. Доктор Джудэа Пирл получил премию Румельхарта 2011 года за выдающиеся исследования в области искусственного интеллекта (AI) и систем от Общества когнитивной науки.
Key Findings
1
Причинность представлена как строгая математическая теория, применимая в статистике, ИИ, экономике, философии, когнитивных науках и здравоохранении/социальных науках.
2
Разработаны простые математические инструменты для изучения связей между причинными связями и статистическими ассоциациями.
3
Книга объединяет вероятностный, манипулятивный, контрфактический и структурный подходы к причинности в единое согласованное представление.
4
Пересмотренное издание разъясняет трудные вопросы, отвечает на запросы читателей и даёт обзор последних достижений в исследованиях причинности.
5
Работа оказала значительное научное влияние: более 2100 цитирований и влияние на традиционное статистическое мышление.
Research Object
Математическая теория и формальные рамки причинности (вероятностный, манипулятивный, контрфактуальный и структурный подходы)
Research Subject
Единый анализ и математические инструменты для изучения взаимосвязи между причинными связями и статистическими ассоциациями, включая методы формализации причинности и разрешения концептуальных вопросов
Publication Details
Publication Date
2009-09-14
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Работы, цитирующие эту статью8
К стремлению к обучению причинных представлений2021
Оценка качества объяснений в машинном обучении: обзор методов и метрик2021
Управление общим ресурсом: владение кодом и клоны кода в крупномасштабной разработке программного обеспечения2024
Алгоритмическая справедливость: выбор, допущения и определения2020
Причинная объяснимость и объяснимость искусственного интеллекта в медицине2019
Учебное пособие по структурному моделированию уравнений для анализа перекрывающихся симптомов при сопутствующих состояниях с использованием MPlus2015
Большие данные: новые методы в эконометрике2014
Элементы статистического обучения: добыча данных, вывод и предсказание2010