两种基于条件独立性测试的高维数据因果关系推断算法的比较

机器直觉推理与因果模型的研究是AI基础理论体系的重要组成部分之一。针对目前因果关系推断在高维数据情况下,传统的基于条件独立性测试出现消耗时间多和准确率差等现象。本文对两种基于条件独立性测试的高维数据因果关系推断算法进行比较:一种是通过降低条件集维度的方法、另外一种是构建粗糙网络及分裂-合并策略方法,每个算法都有其优缺点。通过分析总结,在今后的工作中,可以根据实际情况选择合适的方法来解决高维数据因果关系推断问题。

教育评价中的因果关系及其推断

对因果关系的推断是教育评价中的核心问题之一。本文结合西方有关领域对该问题的研究,分析了教育评价中存在的各种类型的因果关系以及因果关系推断中的基本问题。然后,文章介绍了 Rubin 的因果推理模型,并分析了如何在实验研究和观测研究中进行因果关系的推断。在指出推断因果关系在回答某些教育评价问题中的不足之后,文章还讨论了如何去推断事情发生发展的因果机制。本文最后讨论了因果关系的推广以及现实教育现象中因果关系复杂性的INUS条件。

论经济学中的因果关系

因果关系的推断是经济学家理解和解释经济现象的基础。哲学文献提供了因果关系的一般准则,然而,在经济学中,由于经济现象通常是许多因素共同作用的结果,所以,经济学中的因果关系是复杂的,并且不能借助受控实验把特定的因果关系分离出来。于是,在经济学因果关系的推断中,经济学家往往从一些经验线索出发,通过利用或构建内在逻辑一致的理论来赋予经验规律以因果关系要求的内在必然性,从而提出因果关系的假说,并不断为因果关系的假说积累经验证据。

“找关系”有用吗--非自由市场经济下的多模型复制与拓展研究

在以往的研究中,对"找关系"本身是否有利求职的分析往往因忽视内生性问题而不具因果推断力,且关注的多为欧美自由市场经济。本文运用"一阶差分"和"内生干预效应"模型,对合作者14年前发表的前东德职业声望研究进行复制和拓展,并对2002年中国城镇居民的家庭收入调查数据进行分析。研究表明,在代表计划经济和转型期经济的前东德与当代中国,"找关系"本身与求职结果之间没有因果关系。在前东德研究中,求职方式中的自选择导致估计量上偏,而中国研究中自选择问题导致估计量下偏。针对这一差异,本文给出了"正向选择"和"逆向选择"的诠释:前东德工人中能力强者倾向于使用社会关系,而在转型期的中国城镇,能力弱者倾向于"找关系"以弥补自身劣势。