পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| ফ্রন্টডোর অ্যাডজাস্টমেন্ট (ফ্রন্টডোর ক্রাইটেরিয়ন)× | কার্যকারণ আবিষ্কার অ্যালগরিদম (PC, FCI, LiNGAM)× | নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ (ডু-ক্যালকুলাস) ব্যবহার করে কার্যকারণ শনাক্তকরণ× | |
|---|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1995 | 2000 | 2009 |
| প্রবর্তক≠ | Judea Pearl | Spirtes, Glymour & Scheines (PC/FCI); Shimizu et al. (LiNGAM) | Judea Pearl |
| ধরন≠ | Causal identification (graphical adjustment) | Causal structure learning | Causal identification framework |
| মৌলিক উৎস≠ | Pearl, J. (1995). Causal Diagrams for Empirical Research. Biometrika, 82(4), 669-688. DOI ↗ | Spirtes, P., Glymour, C., & Scheines, R. (2000). Causation, Prediction, and Search (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262194402 | Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521895606 |
| অপর নাম≠ | frontdoor criterion, Pearl's frontdoor adjustment, frontdoor formula, Ön Kapı Düzenlemesi (Frontdoor Adjustment) | PC algorithm, FCI algorithm, LiNGAM, causal structure learning | do-calculus, backdoor adjustment, Pearl causal identification, DAG ile Nedensel Tanımlama (do-calculus) |
| সম্পর্কিত≠ | 4 | 5 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Frontdoor adjustment is Judea Pearl's graphical identification strategy, introduced in 1995, that recovers the causal effect of a treatment on an outcome through a fully mediating variable even when an unobserved confounder sits between the treatment and the outcome. It is the go-to tool when the backdoor criterion cannot be satisfied because the confounder is unmeasured. | Causal discovery is a family of algorithms that automatically learn a directed acyclic graph (DAG) describing causal structure directly from observational data. The constraint-based PC and FCI algorithms were developed by Spirtes, Glymour and Scheines (2000), while the LiNGAM model of Shimizu et al. (2006) exploits linear non-Gaussian structure to orient edges. | DAG causal identification is a framework, developed by Judea Pearl (2009), that encodes causal assumptions as a directed acyclic graph and uses the do-calculus rules to determine whether and how a causal effect can be identified from observational data. It systematically handles confounders, instrumental variables, and backdoor paths. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|
|