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因果模型中因果效应的可识别性研究 被引量:4

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摘要 对有向非循环图中的因果关系进行探讨,提出了相应的虚拟事实模型,并利用条件独立关系作为辅助信息对一种较为简单的虚拟事实模型的可识别性进行了研究.将可忽略假设推广为可替换性假设,并且得到:在可替换性假设之下,因果效应具有可识别性,即有可能从观察数据直接计算因果效应.
出处 《中国科学(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第12期1080-1086,共7页 Science in China(Series A)
基金 国家自然科学基金(批准号:39930160 19871003) 高校博士点基金资助项目
  • 相关文献

参考文献4

  • 1Rubin D B. Bayesian inference forcausal effects: the role of randomization. Ann of Statistics, 1978, 6: 34~58
  • 2Verma T, Peral J. Causal Networks: Semantics and Expressiveness. Uncertainty inArtificial Intelligence. Dordrecht: Elsevier Science Publishers B V, 1990, 69~76
  • 3Pearl J. Causal diagrams for empirical research. Biometrica, 1995, 82(4): 669~710
  • 4Pearl J. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge: CambridgeUniversity Press, 2000

同被引文献35

引证文献4

二级引证文献8

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