Diskussion zum Artikel "Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen"
Sehr guter, vernünftiger Artikel.
Marketnig statt Marketing (das Ende des vorletzten Absatzes der Einleitung) klingt ein wenig äh... intolerant).
Nicht schlecht.
In der Medizin bedeutet randomisiert, dass von 1000 Patienten 60 nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden, obwohl im Krankenhaus nur die Kandidaten zur Verfügung stehen und die Kontroll- und Placebopatienten nicht wissen, in welcher Gruppe sie sind, ebenso wenig wie das behandelnde Personal. Nun, und Placebo.
Es gibt kein Placebo.)))
Und ATT gibt es nicht zu entziffern und zu übersetzen, was bedeutet, dass es sich um die durchschnittliche Behandlung der behandelten Personen handelt.))))) Es wäre gut, ))))
Es gibt kein Placebo.)))
Und ATT gibt es keine Dechiffrierung und Übersetzung, das heißt, es ist die durchschnittliche Behandlung der Behandelten.))))) Das wäre gut ))))
ATT ist der durchschnittliche Unterschied in den möglichen Ergebnissen nur in der behandelten Gruppe, ja. Wie viel Prozent wurden geheilt und wie viel Prozent nicht. Average treatment effect on treated steht für.
Ich habe gemerkt, dass es nicht im Text des Artikels steht, es ist nur eine Abkürzung ohne Dekodierung).
Ich habe gemerkt, dass es nicht im Text des Artikels steht, es ist nur eine Abkürzung ohne Entschlüsselung).
Nun, oben über der Gleichung steht, dass es für die Behandelten ist. Im Allgemeinen wird der Schwerpunkt ein wenig auf die andere Seite verlagert, deshalb habe ich es nicht beschrieben) Konkret, wie man diese Wissenschaft mit seltsamen medizinischen Definitionen an die Blutdruckanalyse anpassen kann
Es ist schwer zu adaptieren. Reihen - Patienten ist schwer. Nur zum Teil, aber der Unterschied der Eigenschaften ist groß genug, um semantische Übertragungen ohne Erklärungen vorzunehmen)))))
Außerdem, wie ich schon schrieb, ist dies kein explizit verstandener Zusammenhang, sondern einer, der durch Experimente gefunden und nicht verstanden wurde. Ich würde quasi kausale Inferenz für Ehrlichkeit hinzufügen.Es ist schwierig, sich anzupassen. Zeilen - Patienten sind schwierig. Nur in Teilen, aber der Unterschied der Eigenschaften ist groß genug, um semantische Übertragungen ohne Erklärungen zu machen)))))
Außerdem handelt es sich, wie ich bereits schrieb, nicht um einen explizit verstandenen Zusammenhang, sondern um einen, der durch Experimente gefunden und nicht verstanden wurde. Ich würde quasi kausale Inferenz für Ehrlichkeit hinzufügen.
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Neuer Artikel Kausalschluss in den Problemen bei Zeitreihenklassifizierungen :
In diesem Artikel werden wir uns mit der Theorie des Kausalschlusses unter Verwendung von maschinellem Lernen sowie mit der Implementierung des nutzerdefinierten Ansatzes in Python befassen. Kausalschlüsse und kausales Denken haben ihre Wurzeln in der Philosophie und Psychologie und spielen eine wichtige Rolle für unser Verständnis der Realität.
Alison Gopnik ist eine amerikanische Kinderpsychologin, die untersucht, wie Kleinkinder Modelle der Welt entwickeln. Sie arbeitet auch mit Informatikern zusammen, um zu verstehen, wie menschliche Kleinkinder Konzepte über die Außenwelt mit gesundem Menschenverstand konstruieren. Kinder nutzen assoziatives Lernen noch mehr als Erwachsene, aber sie sind auch unersättliche Experimentatoren. Haben Sie schon einmal ein Elternteil gesehen, das versucht, sein Kind davon zu überzeugen, nicht mehr mit Spielzeug um sich zu werfen? Manche Eltern neigen dazu, dieses Verhalten als unhöflich, destruktiv oder aggressiv zu interpretieren, aber Kinder haben oft andere Beweggründe. Sie führen systematische Experimente durch, mit denen sie die Gesetze der Physik und die Regeln der sozialen Interaktion untersuchen können (Gopnik, 2009). Kleinkinder im Alter von 11 Monaten experimentieren lieber mit Objekten, die unvorhersehbare Eigenschaften aufweisen, als mit Objekten, die sich vorhersehbar verhalten (Stahl & Feigenson, 2015). Diese Vorliebe ermöglicht es ihnen, effektiv Modelle von der Welt zu erstellen.
Was wir von Babys lernen können, ist, dass wir uns nicht darauf beschränken, die Welt zu beobachten, wie Hume annahm. Wir können auch mit ihr interagieren. Im Zusammenhang mit Kausalschlüssen werden diese Interaktionen als Interventionen bezeichnet. Interventionen sind das Herzstück dessen, was viele für den Heiligen Gral der wissenschaftlichen Methode halten: die randomisierte kontrollierte Studie (RCT).
Aber wie können wir eine Assoziation von einer echten kausalen Beziehung unterscheiden? Versuchen wir, es herauszufinden.
Autor: Maxim Dmitrievsky