Mối quan hệ giữa suy luận nguyên nhân và dự đoán là gì?

10

Các mối quan hệ và sự khác biệt giữa suy luận và dự đoán nguyên nhân (cả phân loại và hồi quy) là gì?

Trong ngữ cảnh dự đoán, chúng ta có các biến dự đoán / biến đầu vào và biến trả lời / đầu ra. Điều đó có nghĩa là có mối quan hệ nhân quả giữa các biến đầu vào và đầu ra? Vì vậy, dự đoán có thuộc về suy luận nguyên nhân?

Nếu tôi hiểu chính xác, suy luận nguyên nhân xem xét ước tính phân phối có điều kiện của một biến ngẫu nhiên được đưa ra một biến ngẫu nhiên khác và thường sử dụng các mô hình đồ họa để thể hiện sự độc lập có điều kiện giữa các biến ngẫu nhiên. Vì vậy, suy luận nhân quả, theo nghĩa này, không phải là dự đoán, phải không?

prediction causality definition

— Tim
nguồn

1

Bạn đã có một cái nhìn về cuộc thi Kaggle này? kaggle.com/c/cause-effect-pairs bạn có thể tìm thấy thứ gì đó thú vị

— Simone

1

Bài viết này nói về sự khác biệt: Galit Shmueli, Để giải thích hay để dự đoán? , Thống kê. Khoa học. Tập 25, Số 3 (2010), 289-310.

— Shu Zhang

4

Nguyên nhân suy luận tập trung vào việc biết những gì xảy ra với khi bạn thay đổi . Dự đoán tập trung vào việc biết tiếp theo được đưa ra (và bất cứ điều gì khác mà bạn có). $Y$ $X$ $Y$ $X$

Thông thường, theo suy luận nguyên nhân, bạn muốn ước tính không thiên vị về tác động của đối với Y. Trong dự đoán, bạn thường sẵn sàng chấp nhận một chút sai lệch nếu bạn và giảm phương sai dự đoán của bạn. $X$

— chung_user
nguồn

2

Câu trả lời này bỏ qua sự khác biệt giữa các mô hình nhân quả và liên kết.

— Neil G

1

Chà, về cơ bản không phải là liên kết? Và nhân quả sẽ không được lồng trong mối quan hệ? Tôi chưa bao giờ nghe ai từng nói về một '' mô hình liên kết '', ngoại trừ có lẽ chê bai trong trường hợp một trong đó các hiệu ứng được cho là nguyên nhân bị nhầm lẫn.

— generic_user

1

Được rồi, tôi thấy quan điểm của bạn rằng liên kết là mặc định và các mô hình nhân quả được "lồng" theo nghĩa là chúng mạnh hơn. Câu hỏi là sự khác biệt giữa mô hình nguyên nhân và hồi quy hoặc phân loại (mô hình liên kết). Và sự khác biệt chính là: Trong khi bạn có thể thực hiện hồi quy từ nguyên nhân đến hiệu ứng của chúng, hoặc từ hiệu ứng đến một số nguyên nhân giả định; trong một mô hình nhân quả, các mối quan hệ được định hướng (nguyên nhân dẫn đến hiệu ứng). Những hướng dẫn này là cần thiết để hỗ trợ lý luận can thiệp, mà các mô hình liên kết không thể hỗ trợ.

— Neil G

5

Suy luận nhân quả đòi hỏi một mô hình nhân quả. Một mô hình như vậy có thể được sử dụng để suy luận (dự đoán) một số biến được quan sát và can thiệp ở các biến khác. Hồi quy và phân loại không có yêu cầu nguyên nhân như vậy và do đó không liên quan gì đến lý luận can thiệp.

— Neil G
nguồn