Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Кausalniy Vyvod
Statisticheskiy protsess, napravlenniy na ustanovlenie prichinno-sledstvennykh svyazey mezhdu peremennymi, razlichaya korrelyatsii ot istinnykh kausal'nykh svyazey, neobkhodimyy dlya ponimaniya real'nogo vozdeystviya interventsiy.
Atsiklicheskiy Kausal'nyy Graf (DAG)
Grafovoe predstavlenie kausal'nykh svyazey mezhdu peremennymi, gde uzly simvoliziruyut peremennye, a napravlennye strelki ukazyvayut na pryamye vliyaniya, bez vozmozhnykh tsiklov dlya podderzhaniya kausal'noy soglasovannosti.
Kontrfaktual
Gipoteticheskiy stsenariy, opisivayushchiy, chto proizoshlo by, yesli by prichina byla drugoy, pozvolyaya otsenit' kausal'nyy effekt putem sravneniya real'noy situatsii s etoy voobrazhaemoy alternativoy.
Konfundiruyushchaya Peremennaya
Peremennaya, vliyayushchaya odnovremenno na prichinu i izuchaemyy effekt, sozdayushchaya lozhnuyu assotsiatsiyu, kotoraya mozhet byt' oshibochno interpretirovana kak pryamaya kausal'naya svyaz'.
Skor Pronzhnosti
Uslovnaya veroyatnost' polucheniya lecheniya pri zadannykh kovariatax, ispol'zuemaya dlya balansirovki grupp i snizheniya sistematicheskikh oshibok v nerandomizirovannykh nablyudatel'nykh issledovaniyakh.
Do-Ischislenie
Nabor formal'nykh pravil, razrabotannykh Dzhudey Pearl, pozvolyayushchikh preobrazovat' kausal'nye vyrazheniya v vychislimye veroyatnostnye vyrazheniya na osnove nablyudatel'nykh dannykh.
Kausal'naya Interventsiya
Prednamerennoe manipulirovanie peremennoy v sisteme dlya nablyudeniya ee vozdeystviya na drugie peremennye, otlichayushcheesya ot passivnogo nablyudeniya, tak kak ono izmenyaet osnovnuyu kausal'nuyu strukturu.
Sredniy Kausal'nyy Effekt (ACE)
Agregirovannaya mera srednego vozdeystviya interventsii na vsyu populyatsiyu, vychislyaemaya kak raznitsa mezhdu potentsial'nymi rezul'tatami s lecheniem i bez nego.
Структурная причинная модель (SCM)
Математический фреймворк, сочетающий структурные уравнения и причинные графы для явного представления механизмов генерации данных и причинных отношений.
Критерий Frontdoor
Условие причинной идентифицируемости, позволяющее оценить эффект лечения на результат через наблюдаемые медиаторы, даже при наличии неизмеренного смешения.
Критерий Backdoor
Набор условий на переменные для корректировки, чтобы блокировать все непричинные пути между лечением и результатом, обеспечивая правильную идентификацию причинного эффекта.
Причинное посредничество
Количественный анализ механизмов, посредством которых причина влияет на эффект, разлагая общий эффект на прямые и косвенные эффекты через промежуточные переменные.
Причинность Грейнджера
Статистическая концепция, определяющая, предсказывает ли один временной ряд другой значимым образом, основанная на улучшении прогнозной точности при включении прошлых значений.
Эффект лечения на пролеченных (ATT)
Мера среднего причинного воздействия лечения конкретно на индивидов, которые фактически его получили, релевантная для оценки эффективности целевых программ.
Смещение из-за смешения
Систематическое искажение оценки эффекта лечения из-за неконтролируемых факторов, одновременно влияющих на экспозицию и результат.
Причинная рандомизация
Техника случайного назначения лечения для систематического устранения смещений из-за смешения, гарантирующая, что сравнимые группы различаются только полученным лечением.
Анализ причинных путей
Количественный метод, разлагающий общие корреляции на прямые и косвенные эффекты через заранее заданную сеть причинных отношений.
Причинная переносимость
Способность обобщать оцененные причинные эффекты с исходной популяции на целевую популяцию, корректируя различия в распределениях.