Какова связь между причинным выводом и предсказанием?

10

Каковы взаимосвязи и различия между причинным выводом и предсказанием (как классификация, так и регрессия)?

В контексте прогнозирования у нас есть переменные предиктор / вход и переменные ответ / выход. Означает ли это, что существует причинно-следственная связь между входными и выходными переменными? Итак, относится ли предсказание к причинному выводу?

Если я правильно понимаю, причинно-следственный вывод рассматривает возможность оценки условного распределения одной случайной величины с учетом другой случайной величины и часто использует графические модели для представления условной независимости между случайными переменными. Итак, причинный вывод в этом смысле не является предсказанием, не так ли?

prediction causality definition

— Тим
источник

1

Вы смотрели это соревнование Kaggle? kaggle.com/c/cause-effect-pairs вы могли бы найти что - то интересное

— Simone

1

В этой статье говорится о разнице: Галит Шмуэли, Объяснить или Предсказать? Статистик. Sci. Том 25, № 3 (2010), 289-310.

— Шу Чжан

6

Умозаключение Причинное фокусируются на знание того, что происходит с при изменении . Предсказание сфокусировано на знании следующего данного (и всего, что у вас есть). $Y$ $X$ $Y$ $X$

Обычно в причинно-следственной связи вы хотите получить непредвзятую оценку влияния на Y. При прогнозировании вы часто более склонны принимать небольшую предвзятость, если вы и уменьшаете дисперсию вашего прогноза. $X$

— generic_user
источник

2

Этот ответ пренебрегает различием между причинной и ассоциативной моделями.

— Нил Дж

1

Ну, разве ассоциативное не по умолчанию? И не будет ли причинно-следственная связь вкладываться в ассоциацию? Я никогда не слышал, чтобы кто-нибудь когда-либо говорил о «ассоциативной модели», за исключением, возможно, пренебрежительно в случае, когда предположительно причинные эффекты были смешаны.

— generic_user

1

Хорошо, я понимаю вашу точку зрения, что ассоциативная связь используется по умолчанию, а причинные модели «вложены» в том смысле, что они более мощные. Вопрос в том, в чем разница между причинной моделью и регрессией или классификацией (ассоциативная модель). И главное отличие состоит в том, что: пока вы можете делать регрессию от причин к их следствию или от последствий к какой-то гипотетической причине; в причинно-следственной модели отношения направлены (причины к следствиям). Эти направления необходимы для поддержки интервенционных рассуждений, которые не могут поддерживать ассоциативные модели.

— Нил Дж

6

Причинный вывод требует причинно-следственной модели. Такая модель может быть использована для вывода (прогнозирования) некоторых переменных с учетом наблюдений и вмешательств на других переменных. Регрессия и классификация не имеют такого причинно-следственного требования и, следовательно, не имеют ничего общего с интервенционными рассуждениями.

— Нил Г
источник