एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (DAG)
चरों के बीच कारणात्मक संबंधों का ग्राफिकल प्रतिनिधित्व जहाँ नोड्स चरों को दर्शाते हैं और निर्देशित किनारे सीधे कारणात्मक प्रभाव को इंगित करते हैं, जिसमें कोई चक्र संभव नहीं है।
औसत उपचार प्रभाव (ATE)
पूरी जनसंख्या पर उपचार के साथ और बिना उपचार के संभावित परिणामों के बीच अपेक्षित औसत अंतर, हस्तक्षेप मूल्यांकन में कारणात्मक प्रभाव की मौलिक माप।
मध्यस्थता विश्लेषण
एक कारणात्मक विधि जो उपचार के कुल प्रभाव को सीधे प्रभाव और मध्यवर्ती चरों (मध्यस्थों) के माध्यम से अप्रत्यक्ष प्रभाव में विघटित करती है, ताकि कार्य तंत्र को समझा जा सके।
रूबिन का कारणात्मक मॉडल
संभावित परिणामों पर आधारित सैद्धांतिक ढांचा जहाँ प्रत्येक इकाई के पास उपचार की प्रत्येक स्थिति के लिए प्रतिघाती परिणाम होते हैं, आधुनिक कारणात्मक अनुमान की आधारशिला।
असंतत प्रतिगमन विधि
एक अर्ध-प्रयोगात्मक डिजाइन जो पात्रता सीमाओं का लाभ उठाकर स्थानीय कारणात्मक प्रभावों का अनुमान लगाता है, कटऑफ बिंदु के ठीक दोनों ओर की इकाइयों की तुलना करके।
कारणात्मक स्कोर
भ्रमण पूर्वाग्रह के समायोजन के लिए आवश्यक जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत करने वाला फलन, जो चरों के बीच कारणात्मक संबंधों के बारे में जानकारी सहित प्रवृत्ति स्कोर का सामान्यीकरण है।
पर्ल की कारणात्मकता
निर्देशित अचक्रीय ग्राफ और डू-कैलकुलस पर आधारित कारणात्मकता का दृष्टिकोण, जो कारणात्मक ज्ञान और प्रतिघाती तर्क के औपचारिक प्रतिनिधित्व की अनुमति देता है।
सशर्त औसत उपचार प्रभाव (CATE)
इकाइयों की विशिष्ट विशेषताओं पर सशर्त औसत कारणात्मक प्रभाव, जो हस्तक्षेपों को व्यक्तिगत बनाने के लिए उपचार प्रभावों में विषमताओं की पहचान करने की अनुमति देता है।
फ्रंट-डोर मानदंड
एक कारणात्मक पहचान रणनीति जो एक अवलोकनीय मध्यस्थ का उपयोग करती है जो उपचार और परिणाम के बीच सभी मार्गों को अवरुद्ध करती है, जिससे अमापित भ्रम की उपस्थिति में भी कारणात्मक अनुमान संभव होता है।
यादृच्छिकीकरण परीक्षण
उपचार के यादृच्छिक आवंटन द्वारा कारणात्मक संबंधों का प्रायोगिक सत्यापन, जो भ्रम के पूर्वाग्रहों को व्यवस्थित रूप से समाप्त करता है और सबसे मजबूत कारणात्मक साक्ष्य प्रदान करता है।