Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних

Проаналізовано сучасну методологію виводу каузальних моделей та структур систем імовірнісних залежностей із статистичних даних пасивних спостережень. Висвітлено можливості, проблеми, застереження та обмеження методів індуктивної ідентифікації каузальних відношень в апараті марковських властивостей т...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Системні дослідження та інформаційні технології
Datum:2011
1. Verfasser: Балабанов, О.С.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2011
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50132
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:Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних / О.С. Балабанов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2011. — № 4. — С. 104-118. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50132
record_format dspace
spelling Балабанов, О.С.
2013-10-05T20:16:33Z
2013-10-05T20:16:33Z
2011
Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних / О.С. Балабанов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2011. — № 4. — С. 104-118. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.
1681–6048
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50132
681.3.00:007
Проаналізовано сучасну методологію виводу каузальних моделей та структур систем імовірнісних залежностей із статистичних даних пасивних спостережень. Висвітлено можливості, проблеми, застереження та обмеження методів індуктивної ідентифікації каузальних відношень в апараті марковських властивостей та баєсових мереж. Виділено кілька ступенів каузальних моделей згідно з рівнем їх обґрунтованості та адекватності джерелу даних. Сформульовано статистичний паттерн, який зводить обґрунтування висновку про каузальний характер зв’язку двох змінних до тестування набору статистичних фактів (не)залежності.
Проанализирована современная методология вывода каузальных моделей и структур систем вероятностных зависимостей из статистических данных пассивных наблюдений. Освещены возможности, проблемы, оговорки и ограничения методов индуктивной идентификации каузальных отношений в аппарате марковских свойств и байесовых сетей. Выделены несколько ступеней каузальных моделей согласно уровню их обоснованности и адекватности источнику данных. Сформулирован статистический паттерн, который сводит обоснование вывода о каузальном характере связи двух переменных к тестированию набора статистических фактов (не)зависимости.
The current methodology of output casual models and structures of systems of probabilistic dependencies of stafistical data of passive observation is analysed. The problems, features, traps and limitations of the methods of the inductive identification of casual relation in the unit of marcov properties and bayesias nets are highlighted. Several stages of casual models according to the level of their validity and adequacy of the data source are emphasized. The statistical pattern, which brings the justification of a finding about casual nature of the connections between two variables to the test of a set of statistical facts of (in)dependency is formulated.
uk
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Системні дослідження та інформаційні технології
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних
От ковариаций до каузальности. Открытие структур зависимостей в данных
From covariation to causation. Discovery of structures of dependency in data
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних
spellingShingle Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних
Балабанов, О.С.
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
title_short Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних
title_full Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних
title_fullStr Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних
title_full_unstemmed Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних
title_sort від коваріацій до каузальності. відкриття структур залежностей у даних
author Балабанов, О.С.
author_facet Балабанов, О.С.
topic Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
topic_facet Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
publishDate 2011
language Ukrainian
container_title Системні дослідження та інформаційні технології
publisher Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
format Article
title_alt От ковариаций до каузальности. Открытие структур зависимостей в данных
From covariation to causation. Discovery of structures of dependency in data
description Проаналізовано сучасну методологію виводу каузальних моделей та структур систем імовірнісних залежностей із статистичних даних пасивних спостережень. Висвітлено можливості, проблеми, застереження та обмеження методів індуктивної ідентифікації каузальних відношень в апараті марковських властивостей та баєсових мереж. Виділено кілька ступенів каузальних моделей згідно з рівнем їх обґрунтованості та адекватності джерелу даних. Сформульовано статистичний паттерн, який зводить обґрунтування висновку про каузальний характер зв’язку двох змінних до тестування набору статистичних фактів (не)залежності. Проанализирована современная методология вывода каузальных моделей и структур систем вероятностных зависимостей из статистических данных пассивных наблюдений. Освещены возможности, проблемы, оговорки и ограничения методов индуктивной идентификации каузальных отношений в аппарате марковских свойств и байесовых сетей. Выделены несколько ступеней каузальных моделей согласно уровню их обоснованности и адекватности источнику данных. Сформулирован статистический паттерн, который сводит обоснование вывода о каузальном характере связи двух переменных к тестированию набора статистических фактов (не)зависимости. The current methodology of output casual models and structures of systems of probabilistic dependencies of stafistical data of passive observation is analysed. The problems, features, traps and limitations of the methods of the inductive identification of casual relation in the unit of marcov properties and bayesias nets are highlighted. Several stages of casual models according to the level of their validity and adequacy of the data source are emphasized. The statistical pattern, which brings the justification of a finding about casual nature of the connections between two variables to the test of a set of statistical facts of (in)dependency is formulated.
issn 1681–6048
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50132
citation_txt Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних / О.С. Балабанов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2011. — № 4. — С. 104-118. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT balabanovos vídkovaríacíidokauzalʹnostívídkrittâstrukturzaležnosteiudanih
AT balabanovos otkovariaciidokauzalʹnostiotkrytiestrukturzavisimosteivdannyh
AT balabanovos fromcovariationtocausationdiscoveryofstructuresofdependencyindata
first_indexed 2025-12-07T13:30:42Z
last_indexed 2025-12-07T13:30:42Z
_version_ 1850856431912222720