एआई शब्दावली
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Théorème de Bayes Causal
Extension du théorème de Bayes appliqué à l'inférence causale, utilisant les probabilités conditionnelles pour mettre à jour les croyances sur les relations causales observées entre variables et leurs effets.
Distribution a priori causale
Distribution de probabilité initiale encapsulant les connaissances ou hypothèses préexistantes sur les paramètres causals avant l'observation des données, servant de point de départ pour l'inférence bayésienne causale.
Posterior causal
Distribution de probabilité mise à jour des paramètres causaux après incorporation des données observées, combinant l'information a priori avec la vraisemblance des données pour estimer les effets causaux.
Modèles Graphiques Acycliques Dirigés
Représentation mathématique des relations causales utilisant des graphes orientés sans cycles, où les nœuds représentent des variables et les arêtes orientées représentent des influences causales directes.
Confondance Bayésienne
Traitement probabiliste des variables de confusion dans l'inférence causale, utilisant des distributions de probabilité pour modéliser l'incertitude sur les facteurs confondants et leur impact sur les relations causales estimées.
Variables Latentes Bayésiennes
Variables non observées modélisées par des distributions de probabilité dans les modèles causaux bayésiens, permettant de capturer des facteurs sous-jacents influençant les relations entre variables observables.
Échantillonnage de Gibbs Causal
Algorithme MCMC adapté pour l'inférence dans les modèles causaux bayésiens, générant des échantillons à partir des distributions conditionnelles pour explorer l'espace des structures et paramètres causaux.
Modèles Structurels Bayésiens
Cadre théorique combinant modèles structurels causaux et inférence bayésienne pour estimer simultanément la structure des relations causales et l'ampleur des effets tout en quantifiant l'incertitude.
Fonctions de Score Bayésiennes
Métriques probabilistes évaluant la qualité des modèles causaux candidats en calculant la probabilité marginale des données données la structure, telles que BIC bayésien ou evidence lower bound (ELBO).
Apprentissage de Structure Bayésien
Processus inférant automatiquement la structure du graphe causal à partir des données observées en utilisant des méthodes bayésiennes pour explorer l'espace des DAGs possibles et leurs probabilités.
Contrefactuels Bayésiens
Calcul probabiliste des scénarios hypothétiques contrefactuels dans le cadre bayésien, estimant ce qui se serait produit si une intervention causale différente avait été appliquée avec quantification de l'incertitude.
Variables Instrumentales Bayésiennes
Approche bayésienne des variables instrumentales traitant l'incertitude sur la validité des instruments et l'estimation des effets causaux à travers des distributions de probabilité plutôt que des estimations ponctuelles.
Prior Élicité Expert
Distribution a priori construite à partir des connaissances d'experts du domaine pour guider l'inférence causale bayésienne, traduisant l'expertise qualitative en contraintes probabilistes quantitatives.
Facteur de Bayes Causal
Ratio de vraisemblances marginales comparant deux modèles causaux concurrents, permettant la sélection bayésienne de modèles causaux et la quantification de la force des évidences en faveur de chaque hypothèse.
Méta-Analyse Causale Bayésienne
Intégration bayésienne de multiples études causales pour combiner leurs évidences en quantifiant l'hétérogénéité entre études et produisant des estimations causales globales avec incertitude propageée.
Propension Bayésienne
Score de propension traité dans un cadre bayésien avec distribution a priori et posterior, permettant de modéliser l'incertitude dans l'estimation des probabilités de traitement et son impact sur les effets causaux.
Hiérarchie Causale Bayésienne
Structure multi-niveaux de modèles causals bayésiens où les paramètres de niveau supérieur gouvernent la distribution des paramètres de niveau inférieur, capturant la complexité hiérarchique des systèmes causaux.
Inférence Causale Approximative
Méthodes variationnelles bayésiennes adaptées à l'inférence causale à grande échelle, approchant les distributions posteriors complexes par des distributions plus simples pour accélérer les calculs tout en préservant l'incertitude.
Diagnostic de Convergence Causal
Ensemble de techniques évaluant la convergence des algorithmes MCMC dans les modèles causaux bayésiens, s'assurant que les échantillons générés représentent adéquatement la distribution posterior des paramètres causaux.