Объясните (как будто мне 5 лет) принципы causal inference, причинно-следственные связи?

В интервью Judea Pearl, изобретатель байесовских сетей, приводит пример с двумя монетками и колокольчиком:
есть две монетки, их бросают, если хотя бы одна выпала орлом, колокольчик звонит.

Эта внутренняя логика заранее неизвестна. Дан набор данных: в строке три Boolean. Строк много.
В каком-то столбце монетка1, в каком-то монетка2 и в каком-то зазвонил ли колокольчик.

Так вот подход «причинности» якобы позволяет только на основе этих данных определить, какие из колонок и как влияют на какие.

Объясните, пожалуйста, если это возможно, простым языком, как это работает?
  • Вопрос задан
  • 57 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
longclaps
@longclaps
Да никак это не работает.
Смотри: допустим, есть три две независимых булевых переменных монеты (конкретно 1р и 2р) с разными вероятностями выпадения орла/решки.
Тогда для достоверного события я кинул монеты мы можем нарисовать такое:
+---------+----------------+
|   1о    |      1о        |
|   2о    |      2р        |
|         |                |
+---------+----------------+
|         |                |
|   1р    |      1р        |
|   2о    |      2р        |
|         |                |
+---------+----------------+

Достоверное событие - это событие с вероятностью 1, т.е. площадь всего квадрата - 1. Именно независимость монет даёт такую красивую табличку. А что, если бы монетки были склеены и выпадали одинаково? Тогда наша таблица не имела бы формы окошка с крестовиной.
Баесовский подход позволяет подсчитать по разным условным вероятностям другие вероятности. Фактически это означает, что по площадям любых трёх квадратиков можно вычислить четвёртый. Важна независимость монеток.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы