Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению. Джудиа Перл
поэтому некоторые логики решили, что такая модель представляет собой всего лишь список допущений. Специалисты по компьютерным наукам делают здесь исключение, отмечая, что способ, избранный для представления допущений, в состоянии сильно повлиять на возможность правильно их сформулировать, сделать из них выводы и даже продолжить или изменить их в свете новой убедительной информации.
3. Причинные модели записываются в разной форме. Это могут быть диаграммы причинности, структурные уравнения, логические утверждения и т. д. Я убежденный приверженец диаграмм причинности почти во всех случаях – прежде всего из-за их прозрачности, но также из-за конкретных ответов, которые они дают на многие вопросы, которые нам хотелось бы задать. Для этой диаграммы определение причинности будет простым, хотя и несколько метафорическим: переменная X – причина Y, если Y «слушает» X и приобретает значение, реагируя на то, что слышит. Например, если мы подозреваем, что продолжительность жизни пациента L «прислушивается» к тому, какое лекарство D было принято, то мы называем D причиной L и рисуем стрелку от D к L в диаграмме причинности. Естественно, ответ на наш вопрос о D и L, вероятно, зависит и от других переменных, которые тоже должны быть представлены на диаграмме вместе с их причинами и следствиями (здесь мы обозначим их совокупно как Z).
4. Эта практика слушания, предписанная путями в причинной модели, обычно приводит к наблюдаемым закономерностям или зависимостям в данных. Подобные закономерности называются проверяемыми выводами, потому что они могут быть использованы для проверки модели. Это утверждение вроде «Нет путей, соединяющих D и L», которое переводится в статистическое утверждение «D и L независимы», т. е. обнаружение D не влияет на вероятность L. Если данные противоречат этому выводу, то модель нужно пересмотреть. Чтобы это сделать, требуется еще один механизм, которые получает входные переменные из блоков 4 и 7 и вычисляет «степень пригодности», или степень, до которой данные совместимы с допущениями модели. Чтобы упростить диаграмму, я не стал показывать второй механизм на рис. 1.
5. Запросы, поступающие в механизм причинного анализа, – это научные вопросы, на которые мы хотим ответить. Их необходимо сформулировать, используя термины причинности. Скажем, что такое P (L | do (D))? Одно из главных достижений Революции Причинности состоит в том, что она сделала этот язык научно прозрачным и математически точным.
6. Оцениваемая величина – это статистическая величина, которая оценивается на основе данных. После оценки данных она в состоянии обоснованно представить ответ на наш запрос. Если записать ее как формулу вероятности, например P (L | D, Z) × P (Z), то фактически получишь рецепт, как ответить на причинный запрос с помощью имеющихся у нас данных, когда механизм причинного анализа подтвердит эту возможность.
Очень важно осознавать, что, в отличие от традиционной оценки в статистике, нынешняя модель причинности порой не позволяет