「因果推論学習」学習ノート
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序文：
今日、授業で妹が学んだこの知識ポイントを見ました因果推断。この点に関して、私の唯一の認識はまだ知覚的で漠然としており、いくつかの単純な概念です。
- 相関関係≠因果関係
- それが生存者バイアスによるものであれば、不当な帰属につながります。
あらゆる認識のポイントを、本「ビッグデータの時代」の古典的なケースである「おむつとビール」など、いくつかの具体的な例に関連付けます。毎週末、あるチェーンのスーパーマーケットでは大量のビールとおむつが販売されます。 。関連するのですが、ppを使ったこの二つには因果関係がないのですが、この現象は何が原因なのでしょうか？アメリカの子どものいる家庭では、仕事が終わった後、妻が夫に子どものおむつを買ってもらうことがよくあり、夫がおむつを買った後は、自然と自分へのご褒美にビールを飲むことがわかった。
生存者バイアスについては、教師の ppt にある例を使用してください。
先生の視点は、性格の良いイケメンはとっくの昔に奪われており、残ったイケメンは性格が良い確率が低い、というものです。
この種の論理的分析は理にかなっているように見えますが、十分に定量化されておらず、科学的でもありません~
公式のないものは結局のところあまり信頼できません。
条件概率ただ、先生の視点には薄々影が見えていました。
将来世界を分析する際に、より信頼性が高く、物事の具体的な因果関係をより科学的に知るためには、この知識ポイントを取得する必要があります。
幸いなことに、Zhihu で 3 つの記事に及ぶ偉い人の投稿を見つけました。基本的な概念を楽しく理解するのに 1 時間かかりました。
学習リンク:
因果推論学習 1 — シンプソンのパラドックス
https://zhuanlan.zhihu.com/p/347183505
因果推論学習 2 — 相関 != 因果関係
https://zhuanlan.zhihu.com/p/347703807
因果推論学習 3 — ランダムテスト
https://zhuanlan.zhihu.com/p/347703807 ://zhuanlan.zhihu.com/p/351283791
因果推論学習 1 — シンプソンのパラドックス
この 3 つの記事は直接読むのが一番です。文章がとても分かりやすいです。
ボスは知識ポイントを分解し、各キャラクターの由来をわかりやすく説明しました。
ウイルスが現在 COVID-27 に対して耐性を持っていると仮定すると、A と B の 2 つの治療 T 選択肢があり、条件 C に従って軽症と重症に分けられます。最終的には、結果 Y が死亡するかどうかを観察し、次のことが可能です。データ分析の一部を収集して発見する
このシンプソンのパラドックスですが、統計の知識がないと本当にハッタリを掛けられてしまいそうです。
流行中は、さまざまなルートでさまざまな薬剤の臨床試験結果も確認されるため、各治療計画をどのように評価して比較するか、この例は本当に非常に役立ちます。
単純に重み付けすると、各条件 C {軽度、重度} では、プラン B の死亡率が低いことがわかりました {(10% vs. 15%)、(20% vs. 30%)}。したがって、どのような状況においても、プラン B の方が良い選択となります。しかし、合計すると、{16% 対 19%} (病気の状態を無視し、さまざまな病気の下で数値を合計)、プラン A の方が優れており、これはシンプソンのパラドックスです。
これは明らかに無理ですよ～
因果関係図の分析
この心霊写真は一見すると混乱しますが、3つの記事を読めば理解できるはずです。
それらの中にはT、効果変数 (effect) があります。これは、上の例では異なる治療計画であり、異なる治療計画は異なる治療効果に対応します。つまり、それは結果 (outcome)
ですY。T–>の矢印はY誰でも理解できます。
しかし、Cそれは何でしょうか？
ここではCややこしいので説明がさらにわかりにくくなっていますが、条件として理解したほうが良さそうです。しかし、第 3 章の具体的な例では、それが病気の発生にCつながること、つまりである可能性があり、直接の原因である可能性もあること、つまり上記の例では、さまざまな病気が原因であることがわかります。それは異なる治療選択肢につながり、また異なる治療効果にも直接つながります。つまり、重症であれば当然死亡率も高くなります。TCT因CY
因果推論学習 2 — 相関 != 因果関係
この記事では具体的な例をいくつか挙げていますが、これも非常に興味深いものです。
人々の認知モデルには、常に奇妙な帰属 (mi) および帰属 (xin) 現象が存在します。
たとえば、福原愛が卓球のたびに張継科の小さなビスケットを持ってくるのを数日前に見ました。張継科が福原愛の小さなビスケットを食べて優勝したからです。
因果推論学習 3 — ランダム化試験 (コア)
この記事では、本当の因果関係を分析します。A と Yに厄介な効果
がある場合、 Y に対する T の効果だけを評価するにはどうすればよいでしょうか? 次に、Y に対する C の影響を除去します。つまり、C から Y への矢印を切り取ります。しかし、T は依然として C に関連しているため、T については、C が固定されている場合のみが考慮されます。つまり、T に対する C の因果関係も排除されます。CTＹ
上手くなると、基本的に公式全体を理解できるようになります。
最後に、著者が示した最後の例を自分で計算し、新しい知識ポイントを獲得してください。
要約:
この相関関係と因果関係のため、私たちの脳の認識は比較的曖昧です。
良いことが起こると、今までしてきた一連のことが自分に幸運をもたらしてくれたように感じられます。
不幸に遭遇すると、誰もが幽霊のように見えます。
しかし、理性は、そのような混乱した生き方をするのは明らかに不合理であることを教えてくれます。
この一連の公式を使用すると、物事間の本当の原因と結果をより迅速に理解し、半分の労力で 2 倍の結果を達成できる可能性があります。