hrvatski

Uvod u identifikabilnost

Teorija uzročnosti je teorija kojom se pomoću acikličkih usmjerenih grafova i pripadnih distribucija uvjetnih vjerojatnosti kroz koncept povećanja vjerojatnosti nekog događaja opisuju uzročno-posljedične veze. U takvom modelu, koncept identifikabilnosti predstavlja mogućnost izračuna uvjetnih vjerojatnosti iz neeksperimentalnih podataka. To znači da mjerljive veličine omogućavaju izračun vjerojatnosti isključivo iz podataka (distribucije vjerojatnosti) a priori vezanih uz uzročnu mrežu, a bez provođenja dodatnih eksperimenata. Radi se o svojstvu posebno važ- nom za uzročne modele u kojima nije jednostavno (ili je pak nemoguće) provesti eksperimente koji bi dali odgovore na tražena pitanja. Uzročni modeli često se grade na osnovi nepotpunih statističkih podataka, pa tako ponekad u modelima postoje uzroci za koje znamo da postoje, znamo na koje varijable uzročno djeluju, no ne znamo u kojoj mjeri – tj. nemamo podatak o pripadnoj distribuciji uvjetne vjerojatnosti. Takve uzroke zovemo nemjerljivima. U ovom ćemo tekstu pokazati da su svi uzročni efekti identifikabilni u modelima u kojima ne postoje nemjerljivi uzroci, te ćemo vidjeti koji kriteriji osiguravaju identifikabilnost u modelima s nemjerljivim uzrocima.

uzročnost; identifikabilnost; bayesove mreže

nije evidentirano