Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
DAG (направленный ациклический граф)
Графическое представление причинно-следственных связей, где узлы являются переменными, а ориентированные ребра указывают на отношения «причина-следствие» без замкнутых циклов.
Блочная рандомизация
Экспериментальный метод, при котором субъекты объединяются в однородные блоки перед случайным назначением воздействия, что снижает вариабельность и повышает статистическую мощность.
Инструментальная переменная
Переменная, коррелирующая с воздействием, но не напрямую с исходом, используемая для идентификации причинного эффекта при наличии ненаблюдаемых переменных смешения.
Критерий обратной двери
Достаточное условие для идентификации причинного эффекта путем контроля за набором переменных, которые блокируют все непричинные пути между воздействием и исходом.
Критерий прямой двери
Альтернатива критерию обратной двери, позволяющая осуществить причинный анализ при наличии наблюдаемого медиатора, блокирующего все прямые пути между воздействием и исходом.
Марковская эквивалентность
Принцип, утверждающий, что наблюдаемые в данных условные независимости соответствуют разделениям в причинно-следственном графе, описывающем порождающий процесс.
Средний эффект воздействия (ATE)
Ожидаемая средняя разница между потенциальными исходами при наличии и отсутствии воздействия для всей популяции, являющаяся фундаментальной мерой причинного эффекта.
Средний эффект воздействия на обработанных (ATT)
Средний причинный эффект, рассчитанный специально для подпопуляции, фактически получившей воздействие, что имеет значение для оценки государственной политики.
Метод разности разностей
Квазиэкспериментальная стратегия идентификации, сравнивающая изменения результатов до и после воздействия между группами воздействия и контроля.
Регрессионный разрыв
Метод причинно-следственной идентификации, использующий пороги воздействия, где назначение воздействия меняется резко, а другие факторы варьируются непрерывно.
Структурный причинный вывод
Парадигма причинного анализа, основанная на явных структурных моделях отношений между переменными, позволяющая различать корреляцию и причинность.
Структурная причинная модель
Математическая формализация лежащих в основе причинных механизмов, описывающих, как переменные порождают другие переменные, основа современного причинного анализа.
Потенциальный результат
Концептуальная основа, определяющая для каждой единицы потенциальные результаты при каждом уровне воздействия, даже если на практике наблюдается только один.