【2022H1】贝叶斯推断 与 因果推断
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发布时间：2024-10-24 00:29
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时间：2024-11-09 22:13
在因果推断中，关键在于区分可以干预和不可干预的变量。例如，我们区分特征[公式]，其中一部分是我们无法改变的[公式]，而另一部分是可以通过实验操作的[公式]。目标是估计[公式]对[公式]的影响，而非它们的联合分布，因为后者会因[公式]的干扰而失真。这就引入了do算符，用于区分因果效应和相关性。
在简单问题中，do算符的应用可以帮助我们得出[公式]的修正估计，这与非因果推断的[公式]计算不同，后者包含了额外的[公式]信息。在因果推断修正的贝叶斯流程中，我们仅关注[公式]，并利用贝叶斯公式来估计[公式]的参数，从而得到一个更符合因果假设的模型。
总的来说，尽管贝叶斯推断方法可以用于因果推断，但需要在模型构建时特别考虑到因果关系的条件和干预变量的分离，以确保结果的准确性和有效性。这篇文章的写作日期为2022年5月6日。
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