कार्य-कारण निष्कर्ष के लिए दर्शन के ऑनलाइन संसाधन


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क्या आप किसी भी किताबें, लेख, निबंध, ऑनलाइन ट्यूटोरियल / पाठ्यक्रम आदि की सिफारिश कर सकते हैं, जो कि महामारी विज्ञान / जीव-विज्ञानी के लिए दिलचस्प और उपयोगी होगा, जो कार्य-कारण / कारण-संबंधी निष्कर्ष के दर्शन के बारे में जान सके?

मैं एक एपि और बायोस्टैट्स फ्रेमवर्क से वास्तव में कारण निष्कर्ष के बारे में काफी कुछ जानता हूं, लेकिन मैं उस दर्शन के बारे में कुछ सीखना चाहूंगा जो इस काम को रेखांकित करता है और प्रेरित करता है। उदाहरण के लिए, यह मेरी समझ है कि ह्यूम ने पहले उन विचारों के बारे में बात की, जिनकी व्याख्या प्रतिपक्ष के रूप में की जा सकती है।

मेरे पास मूल रूप से दर्शन के साथ कोई प्रशिक्षण या अनुभव नहीं है, इसलिए मुझे शुरू करने के लिए कुछ अपेक्षाकृत परिचयात्मक की आवश्यकता है, लेकिन मुझे अधिक जटिल लेकिन महत्वपूर्ण / मूलभूत ग्रंथों / लेखकों के लिए सिफारिशों में भी दिलचस्पी होगी (लेकिन कृपया संकेत दें कि वे परिचयात्मक नहीं हैं)।

मुझे उम्मीद है कि यह क्रॉस-वैरिफाईड के लिए बहुत ऑफ-टॉपिक नहीं है, लेकिन मैं उम्मीद कर रहा हूं कि आप में से कुछ पहले मेरे जैसे ही नाव में रहे होंगे और अपने पसंदीदा संसाधनों को साझा करने में सक्षम होंगे।

जवाबों:


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विशिष्ट पत्रों में तल्लीन किए बिना, मुझे लगता है कि कुछ के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन ऐसा होगा जो स्टैनफोर्ड एनसाइक्लोपीडिया ऑफ फिलॉसफी होगाप्रोबेबिलिस्टिक कॉशन एंड कॉशन एंड मैनिपुलिबिलिटी पर लेमर्स की समीक्षा की जाती है, सावधानीपूर्वक एनोटेट किया जाता है और अपने शोध को आगे केंद्रित करने के लिए महान संकेत देते हैं।

सिर्फ हवाला और दो कागजात: इस मामले पर दो बेहद सुखद लेख हैं , विग्नर द्वारा प्राकृतिक विज्ञान में गणित की अनुचित प्रभावोत्पादकता (1960) और (हल्का और निश्चित रूप से हाल ही में) द अनरेसेबल इफ़ेक्टिविटी ऑफ़ डेटा द्वारा हिव्वी, नॉरविग, और परेरा ( 2009)।


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@ user11852 आपको सही रास्ते पर ला रहा है। इस विषय के विचारों / इतिहास और दर्शन के प्रकाश और मजेदार परिचय के रूप में द आर्ट एंड साइंस ऑफ़ कॉज़ एंड इफ़ेक्ट पर पर्ल के व्याख्यान को जोड़ दूं ।


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दर्शन के साथ, एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु हमेशा बर्ट्रेंड रसेल का काम है । इसमें कोई संदेह नहीं है कि आपको रसेल हिस्ट्री ऑफ वेस्टर्न फिलॉसफी में ऐसे सेक्शन मिलेंगे जो कार्य-कारण / कारण संबंधी निष्कर्ष के दर्शन को कवर करते हैं, लेकिन इसके आकार और व्यापक दायरे को देखते हुए, मेरे लिए आपके लिए बिल्कुल वहीं पिन करना मुश्किल होगा, जहां यह देखना है पुस्तक। लंबी अवधि के दृश्य ले रहा है, हालांकि, यह है अपने विकास - - और खुद दार्शनिकों किताब अगर आप दर्शन के अपने ज्ञान को गहरा करना चाहते हैं के साथ शुरू करने के लिए।

बर्ट्रेंड रसेल की एक दूसरी किताब है, जो मानव ज्ञान के बारे में सलाह देने लायक है । इस पुस्तक के भाग V में संभाव्यता को शामिल किया गया है जबकि भाग VI में वैज्ञानिक आविष्कार के आसन के बारे में है । इन दोनों विषयों पर दार्शनिक के दृष्टिकोण से चर्चा की जाती है। आपको पुस्तक का स्वाद देने के लिए, मैंने नीचे दिए गए परिचय में से दो अर्क जोड़े हैं।

पुस्तक के परिचय में, बर्ट्रेंड ने हमें भाग वी की संभावना के बारे में थोड़ा बताया :

चूंकि यह माना जाता है कि वैज्ञानिक निष्कर्ष, नियम के रूप में, केवल निष्कर्ष पर संभाव्यता प्रदान करते हैं, भाग V प्रोबेबिलिटी की परीक्षा के लिए आगे बढ़ता है। यह शब्द विभिन्न व्याख्याओं में सक्षम है, और अलग-अलग लेखकों द्वारा अलग-अलग परिभाषित किया गया है। इन व्याख्याओं और परिभाषाओं की जांच की जाती है, और इसलिए प्रेरण को संभाव्यता से जोड़ने का प्रयास किया जाता है। इस मामले में निष्कर्ष निकाला गया है, मुख्य रूप से, जो कि केन्स द्वारा वकालत किया गया है: जो कुछ शर्तों को पूरा नहीं करते हैं, जब तक कि उनके निष्कर्ष संभावित नहीं होते हैं, और अकेले अनुभव यह साबित नहीं कर सकते हैं कि ये स्थितियां पूरी हुई हैं।

और वैज्ञानिक आक्षेप के भाग VI पोस्टअट्रेक्ट्स पर , बर्ट्रेंड कहता है (फिर से, परिचय से):

भाग VI, वैज्ञानिक आक्षेपों के पश्चात, यह पता लगाने के लिए प्रयास करता है कि अनुभव के लिए न्यूनतम धारणाएं, पूर्वकाल क्या हैं, जो हमें डेटा के संग्रह से कानूनों का उल्लेख करने के लिए उचित ठहराने के लिए आवश्यक हैं; और आगे, किस अर्थ में पूछताछ करने के लिए, यदि कोई हो, तो हमें यह जानने के लिए कहा जा सकता है कि ये मान्यताएं वैध हैं। मुख्य तार्किक कार्य जिसे मान्यताओं को पूरा करना है, वह निष्कर्ष और प्रेरणों पर एक उच्च संभावना को प्रदान करना है जो कुछ शर्तों को पूरा करते हैं। इस प्रयोजन के लिए, चूंकि केवल संभावना ही सवालों के घेरे में है, हमें यह मानने की आवश्यकता नहीं है कि इस तरह के और इस तरह के घटनाओं का कनेक्शन हमेशा होता है, लेकिन केवल यह कि यह अक्सर होता है। उदाहरण के लिए, एक धारणा जो आवश्यक प्रतीत होती है, वह वियोज्य कारण श्रृंखलाओं की होती है, जैसे कि प्रकाश-किरणों या ध्वनि-तरंगों द्वारा प्रदर्शित की जाती हैं। इस धारणा को निम्नानुसार कहा जा सकता है: जब एक जटिल अंतरिक्ष-समय की संरचना वाली घटना होती है, तो अक्सर ऐसा होता है कि यह एक ही या बहुत समान संरचना वाली घटनाओं की ट्रेन में से एक है। (इस भाग के अध्याय 6 में एक अधिक सटीक कथन पाया जाएगा।) यह नियमितता, या प्राकृतिक कानून की एक व्यापक धारणा का हिस्सा है, जिसे हालांकि, सामान्य से अधिक विशिष्ट रूपों में बताया जाना आवश्यक है, क्योंकि इसके सामान्य रूप में यह एक तनातनी के रूप में सामने आता है।

उस वैज्ञानिक निष्कर्ष की आवश्यकता है, इसकी वैधता के लिए, सिद्धांत जो अनुभव को भी संभव नहीं प्रस्तुत कर सकते हैं, मुझे विश्वास है, संभावना के तर्क से एक अपरिहार्य निष्कर्ष। अनुभववाद के लिए, यह एक अजीब निष्कर्ष है।

लेकिन मुझे लगता है कि भाग II में किए गए "ज्ञान" की अवधारणा के विश्लेषण से इसे कुछ अधिक प्रभावशाली बनाया जा सकता है। "ज्ञान", मेरी राय में, आम तौर पर सोचा गया की तुलना में बहुत कम सटीक अवधारणा है, और इसकी जड़ें ज्यादातर दार्शनिकों की तुलना में अघोषित जानवरों के व्यवहार में अधिक गहराई से अंतर्निहित हैं। तार्किक रूप से बुनियादी धारणाएँ, जिनसे हमारा विश्लेषण होता है, मनोवैज्ञानिक रूप से शोधन की एक लंबी श्रृंखला का अंत है, जो जानवरों में उम्मीद की आदतों से शुरू होती हैं, जैसे कि एक निश्चित प्रकार की गंध खाने के लिए अच्छी होगी। यह पूछने के लिए, कि क्या हम वैज्ञानिक निष्कर्ष के पदों को "जानते" हैं, यह इतना निश्चित प्रश्न नहीं है जितना कि लगता है। उत्तर होना चाहिए: एक अर्थ में, हां, दूसरे अर्थ में, नहीं; लेकिन इस मायने में कि "नहीं" सही उत्तर है कि हम कुछ भी नहीं जानते हैं, और इस अर्थ में "ज्ञान" एक भ्रमपूर्ण दृष्टि है। दार्शनिकों की गड़बड़ी एक बड़े उपाय के कारण है, इस आनंदमय सपने से जागने की उनकी अनिच्छा के लिए।

यदि आप चीजों को और आगे ले जाने का निर्णय लेते हैं (अकादमिक लाइन के नीचे), तो मैं ऑक्सफोर्ड जर्नल माइंड में "कारण निष्कर्ष" खोजने का सुझाव भी दूंगा । जर्नल की वेबसाइट पर एक खोज उपकरण है।


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शीर्षक से यह नहीं लगता है, लेकिन एंग्रीस्ट और पिस्चके की पुस्तक "मोस्टली हार्मलेस इकोनोमेट्रिक्स" कारण प्रभाव के आकलन, अंतर्निहित तर्क और पूरी तरह से लागू तकनीकों के लिए उपयोगी तकनीकों की एक विस्तृत चर्चा देता है। वे वास्तविक जीवन के उदाहरणों के साथ सभी तकनीकों और उनके मूल विचारों की व्याख्या करते हैं, हालांकि यदि आप ऐसा नहीं करते हैं तो बहुमत अर्थशास्त्र से संबंधित है।

यदि आप जवाबी कार्रवाई के विचार का अधिक तकनीकी उपचार करना चाहते हैं, तो अमेरिकी सांख्यिकी संघ के जर्नल में एंग्रीस्ट, इम्बेंस और रूबिन (1996) द्वारा इस संबंध में एक प्रमुख पेपर है। वहां वे काउंटरफ़ेक्चुअल पर निर्मित एक कारण प्रभाव रूपरेखा स्थापित करते हैं जो स्थानीय औसत उपचार प्रभावों की पहचान करने के लिए वाद्य चर का उपयोग करता है।

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