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此部分主要讲述为什么思维会胜于数据。
因果推断并不是什么新的高科技,它力图模拟的理想技术就存在于我们人类自身的意识之中。一切变化和发展源于人类不停的询问为什么,对世界、对事物、对未来的探索。因果推断是关于‘为什么’这个问题的严肃思考。可以通过诸如‘预防’‘导致’‘由……引发’’证明’’该不该’这样的词语轻易识别出。
因果推断催生了一种简单的数学语言,用以表达我们已知和欲知的因果关系。传统的统计学理论一直强调相关性不等于因果关系,但并没有告诉我们因果关系是什么,统计学关注的是如何总结数据,而不关注如何解释数据。但数据并不是万能的,数据可以告诉你服药的病人比不服药的病人康复的更快,却不能告诉你原因何在。也许,那些服药的人选择吃这种药只是因为他们支付得起,即使不服用这种药,他们照样能恢复得这么快。
因果革命背后有数学工具上的发展作为支撑,这种数学工具最恰当的名称应该是‘因果关系演算法’。
因果关系演算法由两种语言组成,其一为因果图,用以表达我们已知的事物,其二为类似代数的符号语言,用以表达我们想知道的事物。
因果图是由简单的点和箭头组成的图,它们能被用于概括现有的某些科学知识。点代表了目标量,我们称之为‘变量’,箭头代表这些变量之间已知或疑似存在的因果关系,即哪个变量‘听从于’哪个变量。
因果图并不是唯一可用的因果模型,可以使用数学方程,有的倾向于借助一组假设来描述问题,这些假设表象化地概括了因果图的关系结构。但不
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