Критика теорії причинності Перла

55

У 2000 році Джудея Перл опублікувала Причинність . Які суперечки оточують цю роботу? Які його основні критики?

causality

— Ніл G
джерело

10

В архіві блогу Ендрю Гельмана є інформативна дискусія , що включає внески від Перла та інших експертів.

— гість

11

Гельман обговорює Перла причинності , в доповненні до SL Morgan і C УІНШІП в Гіпотези і причинні моделі і A Sloman в причинних моделі в 2011 році есе огляду в Am. Дж. Соціології. Він, як правило, дуже підтримує внесок Перла, особливо формалізацію Перла причинно-наслідкових моделей з точки зору втручання (до-обчислення). Однак він залишається занепокоєний тим, що сучасна теорія причинного зв'язку може все-таки запропонувати спрощені причинно-наслідкові моделі та згодом помилкові причинно-наслідкові умовиводи з даних спостережень.

— jthetzel

1

@jthetzel: Дякую, це виглядає як гарна відповідь для мене. Ви б не хотіли додати його?

— Ніл Г

35

Деякі автори не люблять зосередження Перла на спрямованому ациклічному графіку (DAG) як способі розгляду причинності. Перл по суті стверджує, що будь-яка причинно-наслідкова система може розглядатися як непараметрична модель структурного рівняння (NPSEM), в якій значення кожного вузла приймається як функція його батьків та деякий окремий термін помилки; умови помилки між різними вузлами можуть взагалі співвідноситись, представляти загальні причини.

Наприклад, у книзі Картрайт полювання на причини та використання їх наводиться приклад із залученням двигуна автомобіля, який, за її словами, не може бути змодельований в рамках NPSEM. Перл заперечує це у своїй рецензії на книгу Картрайт.

Інші запевняють, що використання DAG може вводити в оману, оскільки стрілки надають очевидну владу обраній моделі як такої, що має причинні наслідки, коли це може бути зовсім не так. Дивіться остерігайтеся Даґіда від DAG . Наприклад, три DAGs , та всі індукують ту саму ймовірнісну модель за критерієм d-поділу Перла, який полягає в тому, що A не залежить від C з огляду на Б. Тому вони не відрізняються на основі даних спостережень. $A \rightarrow B \rightarrow C$ $A \leftarrow B \rightarrow C$ $A \leftarrow B \leftarrow C$

Однак вони мають зовсім різні інтерпретації причинного зв'язку , тому, якщо ми хочемо дізнатися про причинно-наслідкові зв’язки тут, нам знадобиться більше, ніж просто спостережливі дані, будь то результати інтервенційних експериментів, попередня інформація про систему чи щось інше.

— rje42
джерело

1

Якщо бути справедливим - далеко не в курсі трьох DAG з однаковою ймовірнісною моделлю, Перл був одним з головних промоторів розмежування між статистично-імовірнісно-асоціаційними моделями та повністю причинними моделями. Дивіться, наприклад, Розділ 2 ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r354-corrected-reprint.pdf

— Павло

@Paul так, справді; Я просто повідомляв про побоювання інших людей щодо використання DAG. У мене немає таких сумнівів - будь ласка, редагуйте, якщо ви вважаєте, що відповідь несправедлива!

— rje42

4

Просто звучить так, що повідомлення було повністю втрачено в перекладі. Що не обов'язково є виною вашої відповіді, якщо ви лише повідомляєте про критику, яку висловили люди. Весь сенс роботи Перла є те , що різні моделі причинних можуть генерувати ту ж вірогідну модель і , отже , одні і ті ж виглядають дані. Тому недостатньо мати ймовірнісну модель, ви повинні базувати свій аналіз та причинно-наслідкову інтерпретацію на повній DAG, щоб отримати достовірні результати. Якщо ви просто повідомляєте, що кажуть люди, я не думаю, що ваша відповідь потребує редагування, ці коментарі є достатнім уточненням.

— Павло

проголосував +1 до речі.

— Пол

16

Я думаю, що ця структура має багато проблем із загальними ефектами рівноваги або порушенням припущення щодо вартості стабільної одиниці лікування. У такому випадку "необроблені" спостереження більше не забезпечують бажаної контрфактики в змістовному значенні. Масивні програми навчання на робочих місцях, які зміщують весь розподіл заробітної плати, є одним із прикладів. В деяких випадках контрфактична інформація може бути навіть не чітко визначена. У контрфактиках і причинних моделях Моргана та Вінсіпа вони наводять приклад твердження, що вибори 2000 року пішли б на користь Аль-Гора, якби дозволено голосувати фелонам та екс-злочинцям. Вони зазначають, що в контрфактичному світі були б дуже різні кандидати та проблеми, так що ви не можете охарактеризувати альтернативний причинний стан. За інших рівних умов Тут ефект не був би важливим для політики параметром.

— Мастеров Дмитро Васильович
джерело

Здається, ви говорите, що деякі контрфакти не є розумними, оскільки нерозумно вважати, що змінюється лише одне? На прикладі кримінального злочину, простий факт того, що злочинці зможуть проголосувати, означав би багато інших відмінностей між цим потенційним світом та нашим реальним світом, тому нерозумно змінювати "лише одне"?

— Пол

2

@Paul Так, "всі інші рівні" не можуть утримуватися.

— Мастеров Дмитро Васильович

1

Дякую. Я думаю, що це досить глибокий і недооцінений пункт щодо контрфактів. Зазвичай люди припускають, що вони можуть робити все, що завгодно. Але так само, як і в реальному світі, я думаю, що простір дійсних контрфактів може мати "мультиколінеарність".

— Павло

0

З моєї точки зору, найважливіша критика системи Перла - це те, що вона не дала жодних практичних, емпіричних досягнень ніде, де вона була використана. З огляду на те, як довго це було, немає причин думати, що це колись буде практичним інструментом. Це вказує на те, що він може бути використаний для деяких теоретичних і, можливо, дидактичних цілей, але практичний дослідник мало виграє від його вивчення.

— Метт
джерело

1

Теплий прийом на цей сайт, але ваша відповідь абсолютно смішна.

— Ніл Г

1

Чому це смішно? Якби Перл просував свою систему просто як якийсь концептуальний, філософський інструмент для розуміння того, що таке причинність, у мене не було б із цим проблеми. Але він постійно говорить про це як про "революційний" практичний інструмент, який дослідники використовують, а це просто фігня. Наприклад, у своїй останній книзі Перл говорить, що він "не був би здивований", якщо метод вхідних дверей "врешті-решт стане серйозним конкурентом рандомізованим контрольованим випробуванням", що є серйозним твердженням, враховуючи, що немає жодного прикладу методу використовуються для вирішення будь-якої реальної проблеми ніколи.

— Метт

1

Це смішно, бо його роботи цитували десятки тисяч разів. Метод вхідних дверей відомим чином був використаний для підтримки зв’язку між курінням та раком насупереч свідченням Рональда Фішера!

— Ніл Г

5

Яке значення цитування Перла має відношення до будь-чого? Моя критика полягає в тому, що практичні переваги, які він обіцяв десятиліттями, не здійснилися. Перл придумав критерій вхідних дверей через десятки років після того, як Фішер помер, і полеміка проти раку та куріння вщухла. Як міг бути використаний критерій щодо Фішера?

— Метт