Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами
Аналізується надійність відтворення каузальних моделей зі статистичних даних методами, основаними на незалежності. Показано механізми виникнення неадекватності моделі внаслідок недосконалості та неповноти емпіричних даних. Розкрито специфічні проблеми виведення (розпізнавання) спрямованості впливів...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблеми програмування |
|---|---|
| Datum: | 2020 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут програмних систем НАН України
2020
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180486 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами / О.С. Балабанов // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 392-406. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862566341790138368 |
|---|---|
| author | Балабанов, О.С. |
| author_facet | Балабанов, О.С. |
| citation_txt | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами / О.С. Балабанов // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 392-406. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми програмування |
| description | Аналізується надійність відтворення каузальних моделей зі статистичних даних методами, основаними на незалежності. Показано механізми виникнення неадекватності моделі внаслідок недосконалості та неповноти емпіричних даних. Розкрито специфічні проблеми виведення (розпізнавання) спрямованості впливів між змінними в ситуації, коли деякі причини є прихованими. Виявлено некоректність відомого правила виведення спрямованості (орієнтації) зв'язків в умовах прихованих змінних. Запропоновано корекцію розглянутого правила для уникнення можливих помилок.
Анализируется надежность восстановления каузальных моделей из статистических данных методами, основанными на независимости. Показаны механизмы возникновения неадекватности модели вследствие несовершенства и неполноты эмпирических данных. Раскрыты специфические проблемы вывода (распознавания) направленности влияний между переменными в ситуации, когда некоторые причини являются скрытыми. Выявлена некорректность известного правила вывода направленности (ориентации) связей в условиях скрытых переменных. Предложена коррекция рассмотренного правила для исключения возможных ошибок
The reliability of causal inference from data (by independence-based methods) is analyzed. We uncover some mechanisms which may result in model inadequacy due to sample bias and hidden variables. We detect some specific problems in recognition of direction of influence when some causes are hidden. Incorrectness of known rule for edge orientation (under causal insufficiency) is revealed. We suggest the correction to the rule aiming to retain model adequacy
|
| first_indexed | 2025-11-26T00:08:50Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180486 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-26T00:08:50Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Балабанов, О.С. 2021-09-29T19:15:22Z 2021-09-29T19:15:22Z 2020 Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами / О.С. Балабанов // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 392-406. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. 1727-4907 DOI: https://doi.org/10.15407/pp2020.02-03.392 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180486 004.855:519.216 Аналізується надійність відтворення каузальних моделей зі статистичних даних методами, основаними на незалежності. Показано механізми виникнення неадекватності моделі внаслідок недосконалості та неповноти емпіричних даних. Розкрито специфічні проблеми виведення (розпізнавання) спрямованості впливів між змінними в ситуації, коли деякі причини є прихованими. Виявлено некоректність відомого правила виведення спрямованості (орієнтації) зв'язків в умовах прихованих змінних. Запропоновано корекцію розглянутого правила для уникнення можливих помилок. Анализируется надежность восстановления каузальных моделей из статистических данных методами, основанными на независимости. Показаны механизмы возникновения неадекватности модели вследствие несовершенства и неполноты эмпирических данных. Раскрыты специфические проблемы вывода (распознавания) направленности влияний между переменными в ситуации, когда некоторые причини являются скрытыми. Выявлена некорректность известного правила вывода направленности (ориентации) связей в условиях скрытых переменных. Предложена коррекция рассмотренного правила для исключения возможных ошибок The reliability of causal inference from data (by independence-based methods) is analyzed. We uncover some mechanisms which may result in model inadequacy due to sample bias and hidden variables. We detect some specific problems in recognition of direction of influence when some causes are hidden. Incorrectness of known rule for edge orientation (under causal insufficiency) is revealed. We suggest the correction to the rule aiming to retain model adequacy uk Інститут програмних систем НАН України Проблеми програмування Методи машинного навчання Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами Воспроизведение казуальных моделей из базы данных. Проблемы адекватности структур со скрытыми причинами Causal inference from data. On some inadequacy problems of structures with hidden causes Article published earlier |
| spellingShingle | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами Балабанов, О.С. Методи машинного навчання |
| title | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами |
| title_alt | Воспроизведение казуальных моделей из базы данных. Проблемы адекватности структур со скрытыми причинами Causal inference from data. On some inadequacy problems of structures with hidden causes |
| title_full | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами |
| title_fullStr | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами |
| title_full_unstemmed | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами |
| title_short | Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами |
| title_sort | відтворення казуальних моделей з даних. проблеми адекватності структур з прихованими причинами |
| topic | Методи машинного навчання |
| topic_facet | Методи машинного навчання |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180486 |
| work_keys_str_mv | AT balabanovos vídtvorennâkazualʹnihmodeleizdanihproblemiadekvatnostístrukturzprihovanimipričinami AT balabanovos vosproizvedeniekazualʹnyhmodeleiizbazydannyhproblemyadekvatnostistruktursoskrytymipričinami AT balabanovos causalinferencefromdataonsomeinadequacyproblemsofstructureswithhiddencauses |