Identifikácia kauzality pomocou orientovaných acyklických grafov (do-kalkulus)
Kauzalná identifikácia pomocou DAG je rámec, vyvinutý Judea Pearlom (2009), ktorý kóduje kauzálne predpoklady ako orientovaný acyklický graf a používa pravidlá do-kalkulu na určenie, či a ako je možné kauzálny efekt identifikovať z pozorovaných údajov. Systematicky zvláda zavádzajúce premenné (confounders), intervenčné premenné (instrumental variables) a zadné cesty (backdoor paths).
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521895606
- Pearl, J., Glymour, M., & Jewell, N. P. (2016). Causal Inference in Statistics: A Primer. Wiley. ISBN: 978-1119186847
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Causal Identification with Directed Acyclic Graphs (do-calculus). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/causal-inference/dag-identification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Metóda instrumentálnych premenných (IV) pre kauzálnu inferenciuEkonomika zdravotníctva↔ compare
- Vážená inverzná pravdepodobnosť liečby (IPW / IPTW)Kauzálna inferencia↔ compare
- Analýza mediácieŠtatistika↔ compare
- Zodpovedajúce skóre sklonuŠtatistika vo výskume↔ compare
- Analýza citlivosti na skryté skreslenie (Rosenbaumove hranice / E-hodnota)Kauzálna inferencia↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →