因果关系之梯

因果关系之梯可以分为三个层次（由低到高）：

关联：X和Y是否相关，有没有互相影响。
干预：如果改变X，Y会有什么变化？
反事实：如果想让Y发生变化，能否通过改变X来实现？

因果图的路径结构

因果图的路径结构可以分为三种：

链式：X -> Z -> Y
叉式：X <- Z -> Y
对撞：X -> Z <- Y

在两种情况下，节点之间具有相关性（不相互独立）：

有信息从一个节点流向另一个节点，如链式中的X和Y；
有相同节点的信息流向这两个节点，如叉式中的X和Y。

阻断

定义：在一条路径中，在不以任何节点为条件的前提下，当且仅当两条箭头在某个变量处对撞时，称该路径被阻断，该变量称为对撞子。

在链式路径和叉式路径中，X和Y是相关的，但是如果以Z为条件（也称为“控制Z”），考虑(X | Z)和(Y | Z)，它们是不相关的。这是由于X和Y之间的路径被阻断了。
在对撞路径中，X和Y是不相关的，但是如果以Z为条件，考虑(X | Z)和(Y | Z)，它们是相关的。这是由于原本阻断的路径被打开了。

d-分离

定义：假设N为节点集，如果一条路径满足下面三种情况的至少一种，则称该路径被N（节点集）d-分离。

路径包含链式接合X -> Z -> Y，且Z∈N；
路径包含叉式接合X <- Z -> Y，且Z∈N；
路径包含对撞接合X -> Z <- Y，且Z∉{N∪N的子孙节点}。
更一般地，如果节点N阻断了X -> Y之间的每条路径，则称X和Y被N（节点）d-分离。

d-分离法则：

以非对撞子为条件时，包含该节点的路径被阻断；
以对撞子为条件时，由于该对撞子造成的阻断会解除；
以对撞子的子孙为条件时，由于该对撞子造成的阻断会解除。

混杂

定义：任何使P(Y∣do(X))P(Y|do(X))P(Y∣do(X))不同于P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)的因素。
例子：下图中，Z就是X和Y之间的混杂因子。

结构因果模型(SCM)

SCM用于对因果推断过程建模。在SCM中，包含外生变量集合U、内生变量集合V和函数集合F。

外生变量：表示模型没有考虑到的一些因素，如：噪声、不确定性等。图中的U1和U2都是外生变量。
内生变量：主要要研究的变量，图中的X和Y都是内生变量。
函数：外生变量与内生变量之间的计算关系，图中右侧的两个式子即为函数。
单向箭头：表示两个变量之间存在直接的因果关系。
双向箭头：表示两个变量之间存在未知的混杂因素。

因果推断 - 基础知识相关推荐

因果推断笔记——自整理因果推断理论解读（七）
之前有整理过一篇:因果推断笔记-- 相关理论:Rubin Potential.Pearl.倾向性得分.与机器学习异同(二) 不过,那时候刚刚开始学,只能慢慢理解,所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里 ...
留言赠书｜因果推断与机器学习，终于有本书能讲明白啦！
随着大数据时代的来临,机器学习技术突飞猛进,并且在人类社会中扮演越来越重要的角色. 例如,你可能已经习惯了每天使用谷歌.百度.Bing等搜索引擎查找信息,或者在电商网站和视频网站的推荐系统 ,以及利用 ...
因果推断综述-基础知识2
这一节是文章中第二部分基础知识.这一节公式较多,会影响阅读时效. 2.3假设为了估计治疗效果,在因果推断文献中通常使用以下假设. 假设2.1 稳定的unit治疗价值假设(SUTVA) 任何unit ...
AI研习丨专题：因果推断与因果性学习研究进展
来源:<中国人工智能学会通讯> 2020年第10卷第5期机器学习及其应用专题 0 引言因果关系一直是人类认识世界的基本方式和现代科学的基石.爱因斯坦就曾指出,西方科学的发展是 ...
因果推断 - 反事实
目录基础知识案例实战版权:转载前请联系作者获得授权. 声明:部分内容出自因果关系之梯,已获得原作者授权. 参考书籍:<The Book of Why>--Judea Pearl 基础 ...
【推荐实践】因果推断在阿里文娱用户增长中的应用
分享嘉宾:天师阿里文娱高级算法专家编辑整理:Hoh 内容来源:阿里文娱技术出品平台:DataFunTalk 导读:如何实现产品的用户增长?显然,这是各家移动互联网应用的头等大事,也是悬在各家业 ...
因果推断与反事实预测——盒马KDD2021的一篇论文（二十三）
文章目录 1 已有研究者的描述 1.1 YuyangZhangFTD 1.1.1 Introduction 1.1.2 Problem Formulation 1.1.3 Counterfactual ...
因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦（九）
文章目录 1 腾讯看点:启动重置问题 1.1 观测数据 . 实验数据的理论介绍 2.2 启动重置问题阐述:短期.长期.异质 2.3 短期影响的解决 2.4 长期影响构造准实验 2.5 异质性用户 1. ...
hawk大数据基础知识总结（1）
一.大数据概述 1.1大数据的概念大数据一共具有三个特征:(1)全样而非抽样:(2)效率而非精确:(3)相关而非因果. (1)在过去由于缺乏获取全体样本的手段,人们发明了"随机调研数据&q ...

因果推断 - 基础知识

目录

因果关系之梯

因果图的路径结构

阻断

d-分离

混杂

结构因果模型(SCM)

因果推断 - 基础知识相关推荐

最新文章

热门文章