Discussão do artigo "Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais"
Artigo muito bom e sensato.
Marketnig em vez de marketing (o final do penúltimo parágrafo da introdução) soa um pouco er... intolerante).
Nada mal.
Em medicina, randomizado significa que, de 1.000 pacientes, 60 são escolhidos aleatoriamente, embora o que esteja disponível no hospital sejam os candidatos, cegos para o teste de controle e os pacientes com placebo não sabem em qual grupo estão, nem a equipe de tratamento. Bem, e o placebo.
Não há placebo.)))
E na ATT não há decifração e tradução, o que significa que é o tratamento médio das pessoas tratadas.))))) Seria bom ))))
Não há placebo.)))
E na ATT não há decifração e tradução, o que significa que é o tratamento médio das pessoas tratadas. ))))) Isso seria bom ))))
ATT é a diferença média nos resultados potenciais somente entre o grupo tratado, sim. Qual porcentagem foi curada e qual porcentagem não foi. O efeito médio do tratamento no grupo tratado significa.
Percebi que não está no texto do artigo, é apenas uma abreviação sem decodificação).
Percebi que não está no texto do artigo, é apenas uma abreviação sem decifrar).
Bem, na parte superior, acima da equação, está escrito que é para o tratado. Em geral, o foco é deslocado um pouco para o outro lado, por isso não o descrevi) Especificamente, como adaptar essa ciência com definições médicas estranhas à análise da PA
É difícil adaptá-la. Linhas - pacientes é difícil. Apenas em partes, mas a diferença de propriedades é grande o suficiente para fazer transferências semânticas sem explicações)))))
Além disso, como escrevi antes, essa não é uma conexão explicitamente compreendida, mas uma conexão encontrada por meio de experimentos e não compreendida. Eu acrescentaria a inferência quase causal para a honestidade.é difícil se adaptar. linhas - os pacientes são difíceis. Apenas em partes, mas a diferença de propriedades é grande o suficiente para fazer transferências semânticas sem explicações)))))
Além disso, como escrevi antes, essa não é uma conexão explicitamente compreendida, mas uma conexão encontrada por meio de experimentos e não compreendida. Eu acrescentaria a inferência quase causal para fins de honestidade.
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Novo artigo Inferência causal em problemas de classificação de séries temporais foi publicado:
Neste artigo, examinaremos a teoria da inferência causal usando aprendizado de máquina, bem como a implementação de uma abordagem personalizada em Python. A inferência causal e o pensamento causal têm suas raízes na filosofia e psicologia e desempenham um papel importante na nossa compreensão da realidade.
Alison Gopnik é uma psicóloga infantil americana que estuda como bebês desenvolvem modelos do mundo. Ela também colabora com cientistas da computação para ajudá-los a entender como os bebês humanos constroem conceitos de senso comum sobre o mundo externo. As crianças usam o aprendizado associativo ainda mais do que os adultos, mas também são experimentadores insaciáveis. Você já viu um pai tentando convencer seu filho a parar de jogar brinquedos ao redor? Alguns pais tendem a interpretar esse comportamento como rude, destrutivo ou agressivo, mas as crianças frequentemente têm outros motivos. Elas realizam experimentos sistemáticos que lhes permitem estudar as leis da física e as regras da interação social (Gopnik, 2009). Bebês com apenas 11 meses preferem experimentar com objetos que exibem propriedades imprevisíveis do que com objetos que se comportam de forma previsível (Stahl & Feigenson, 2015). Essa preferência permite que eles construam modelos do mundo de forma eficaz.
O que podemos aprender com os bebês é que não estamos limitados a observar o mundo, como Hume supôs. Também podemos interagir com ele. No contexto da inferência causal, essas interações são chamadas de intervenções. Intervenções estão no centro do que muitos consideram o Santo Graal do método científico: o ensaio controlado randomizado (RCT).
Mas como podemos distinguir uma associação de uma relação causal real? Vamos tentar descobrir.
Autor: Maxim Dmitrievsky