【2022H1】贝叶斯推断 与 因果推断

发布网友 发布时间：2024-10-24 00:28

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热心网友 时间：2024-10-26 01:56

本文探讨了贝叶斯推断与因果推断的交叉，指出两者在建模中的相似性和区别。在处理因果关系时，贝叶斯方法可以被巧妙地融入，尤其是对于条件平均处理效果(CATE)的估计。尽管基础的贝叶斯推断流程看似不涉及因果假设，但在考虑因果变量的特定条件时，需要通过因果图结构对模型进行修正，以排除非干预性因素的影响。

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。