Causal inference from data. On some inadequacy problems of structures with hidden causes
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. I...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автор: | Balabanov, O.S. |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
PROBLEMS IN PROGRAMMING
2020
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/432 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Problems in programming |
| Завантажити файл: | |
Репозитарії
Problems in programmingСхожі ресурси
-
Knowledge discovery in data and causal models in analytical informatics
за авторством: Balabanov, O.S.
Опубліковано: (2018) -
On the classes of causal networks, identifiable by simple independence tests
за авторством: Balabanov, O.S.
Опубліковано: (2018) -
From temporal data to dynamic causal models
за авторством: Balabanov, O.S.
Опубліковано: (2023) -
Big Data Analytics: principles, trends and tasks (a survey)
за авторством: Balabanov, O.S.
Опубліковано: (2019) -
Principles and analytical tools for reconstruction of probabilistic dependency structures in special class
за авторством: Balabanov, O.S.
Опубліковано: (2018)