कार्य संबंध और भविष्यवाणी के बीच क्या संबंध है?

Question

कारण और निष्कर्ष और भविष्यवाणी (वर्गीकरण और प्रतिगमन दोनों) के बीच क्या संबंध हैं?

भविष्यवाणी के संदर्भ में, हमारे पास भविष्यवक्ता / इनपुट चर और प्रतिक्रिया / आउटपुट चर हैं। इसका मतलब यह है कि इनपुट और आउटपुट चर के बीच कारण संबंध है? तो, क्या भविष्यवाणी का कारण अनुमान है?

यदि मैं सही ढंग से समझता हूं, तो कारण संबंधी निष्कर्ष एक यादृच्छिक चर को दिए गए एक यादृच्छिक चर के सशर्त वितरण का अनुमान लगाने पर विचार करता है, और अक्सर यादृच्छिक चर के बीच सशर्त स्वतंत्रता का प्रतिनिधित्व करने के लिए चित्रमय मॉडल का उपयोग करता है। तो, इस अर्थ में, कारण अनुमान, भविष्यवाणी नहीं है, क्या यह है?

Comments

क्या आपने इस कागल प्रतियोगिता को देखा है? kaggle.com/c/cause-effect-pairs आपको कुछ रोचक लग सकते हैं

— सिमोन

यह पत्र अंतर के बारे में बात करता है: गैलीट श्मुइली, को समझाने या भविष्यवाणी करने के लिए? , सांख्यिकीविद्। विज्ञान। वॉल्यूम 25, नंबर 3 (2010), 289-310।

— शु झांग

Answer 1

जब आप बदलते हैं तो क्या होता है, यह जानने के लिए कॉक्लियर इंट्रेंस पर ध्यान केंद्रित किया जाता है । भविष्यवाणी अगले दिए गए (और जो कुछ भी आपको मिला है) को जानने पर केंद्रित है ।$Y$$X$$Y$$X$

आमतौर पर, कारण के अनुमान में, आप Y पर के प्रभाव का निष्पक्ष अनुमान चाहते हैं । भविष्यवाणी में, आप अक्सर पूर्वाग्रह को स्वीकार करने के लिए अधिक इच्छुक होते हैं यदि आप और अपनी भविष्यवाणी के विचरण को कम करते हैं।$X$

Comments

यह उत्तर कारण और साहचर्य मॉडल के बीच अंतर की उपेक्षा करता है।

— नील जी

खैर, साहचर्य मूल रूप से डिफ़ॉल्ट नहीं है? और साहचर्य के भीतर कारण नहीं होगा? मैंने कभी भी किसी के बारे में बात नहीं की है कि वह एक '' साहचर्य मॉडल '' के बारे में बात करता है, सिवाय इसके कि शायद एक के मामले में असंगत रूप से जहां कथित तौर पर कारण प्रभाव को भ्रमित किया गया था।

— जेनेरिक_यूज़र 12

ठीक है, मैं आपकी बात देख रहा हूं कि साहचर्य डिफ़ॉल्ट है और यह कारण मॉडल "नेस्टेड" इस अर्थ में हैं कि वे अधिक शक्तिशाली हैं। सवाल यह है कि एक कारण मॉडल और प्रतिगमन या वर्गीकरण (एक सहयोगी मॉडल) के बीच अंतर क्या है। और मुख्य अंतर यह है कि: जबकि आप प्रतिगमन को उनके प्रभाव के कारण या कुछ काल्पनिक कारणों से प्रभावों से कर सकते हैं; एक कारण मॉडल में, रिश्तों को निर्देशित किया जाता है (प्रभाव के कारण)। इन निर्देशों के लिए आवश्यक है कि पारंपरिक मॉडल का समर्थन किया जाए, जो सहयोगी मॉडल समर्थन नहीं कर सकते।

— नील जी

Answer 2

कारण निष्कर्ष के लिए एक कारण मॉडल की आवश्यकता होती है। इस तरह के मॉडल का उपयोग अन्य चर में दिए गए टिप्पणियों और हस्तक्षेपों को देखते हुए अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है । प्रतिगमन और वर्गीकरण की ऐसी कोई कारणात्मक आवश्यकता नहीं होती है और इसलिए इनका परम्परागत तर्क से कोई लेना-देना नहीं है।