因果关系

所谓“逻辑”，在这里是指事物间的因果关系。当两个二进制数码表示不同的逻辑状态时，它们之间可以按照指定的某种因果关系进行推理运算。我们将这种运算称为逻辑运算。 来源： CSDN 作者： 放心疯 链接： https://blog.csdn.net/qq_42679773/article/details/104212832

【统计】Causal Inference 原文传送门 http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/Causation.pdf 过程 一、Prediction 和 causation 的区别 现实中遇到的很多问题实际上是因果问题，而不是预测。 因果问题分为两种 ：一种是 causal inference，比如给定两个变量 X、Y，希望找到一个衡量它们之间因果关系的参数 theta；另一种是 causal discovery，即给定一组变量，找到他们之间的因果关系。对于后面这种 causal discovery，notes 里面说它在统计上是不可能的。 数据有两种产生途径 ：一种是通过有意控制、随机化的实验得到的；一种是通过观测数据得到的。前一种方式能够直接做 causal inference；后一种方式需要另外知道一些先验知识，才能在上面做 causal inference。 对因果关系描述的数学语言 ：一种是 counterfactuals，一种是 causal graph；还有一种和 causal graph 相近的 structural equation models。 Correlation is not causation 预测问题可以写为 它表示的是，如果我们观察到 X=x，预测 Y。而因果推断关系的是 它表示我们如果把某个变量 X 设置为 x