Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Причинные графические модели
Использование направленных ациклических графов (DAGs) для представления и анализа причинно-следственных связей между переменными.
Оценки склонности
Статистические методы для балансировки групп лечения и контроля с использованием условной вероятности получения лечения.
Инструментальные переменные
Техника использования переменных, коррелирующих с лечением, но не напрямую с результатом для идентификации причинно-следственных связей
Контрфактуалы и потенциальные исходы
Теоретическая основа, основанная на сравнении наблюдаемых исходов с потенциальными ненаблюдаемыми исходами.
Регрессионный разрыв
Метод каузальной идентификации, использующий пороги в правилах назначения лечения.
Разница в разницах
Квазиэкспериментальный подход, сравнивающий изменения во времени между обработанными и необработанными группами.
Вывод о причинно-следственных связях с помощью машинного обучения
Применение алгоритмов машинного обучения для оценки причинно-следственных эффектов в данных высокой размерности.
Методы спаривания
Техники, создающие пары обработанных и необработанных единиц с похожими характеристиками для оценки причинно-следственных связей.
Анализ медиации
Разложение общих эффектов на прямые и косвенные для понимания причинных механизмов.
Байесовский каузальный вывод
Вероятностный подход, включающий априорные знания для оценки причинно-следственных связей и их неопределенности.
Тесты на причинность по Грейнджеру
Эконометрические методы для определения, прогнозирует ли один временной ряд другой в анализе временных рядов
Méthodes Synthétiques de Contrôle
Construction d'un groupe de contrôle synthétique pondéré pour estimer les effets des interventions politiques.