Вероятностная причинно-следственная связь
Вероятностная причинность — это концепция группы философских теорий, целью которых является характеристика отношений между причиной и следствием с использованием инструментов теории вероятностей . Центральная идея этих теорий заключается в том, что причины повышают вероятность их следствий при прочих равных условиях .
Детерминистическая и вероятностная теории
[ редактировать ]Интерпретация причинности как детерминированного отношения означает, что если вызывает B , то за A должно всегда следовать B. A В этом смысле война не приводит к смерти, а курение не вызывает рак . В результате многие обращаются к понятию вероятностной причинно-следственной связи. Неформально, A вероятностно вызывает B если возникновение A увеличивает вероятность B. , Иногда это интерпретируется как отражение несовершенного знания детерминированной системы, но иногда интерпретируется как означающее, что изучаемая причинная система имеет по своей сути индетерминистическую природу. ( Вероятность предрасположенности — аналогичная идея, согласно которой вероятности имеют объективное существование, а не являются просто ограничениями в знаниях субъекта).
Такие философы, как Хью Меллор [1] и Патрик Суппес [2] определили причинность как причину, предшествующую и увеличивающую вероятность следствия. (Кроме того, Меллор утверждает, что причина и следствие являются фактами, а не событиями, поскольку даже несобытие, такое как небытие поезда, может вызвать такие последствия, как моя поездка на автобусе. Суппес, напротив, опирается на события определены теоретико-множествами, и большая часть его рассуждений основана на этой терминологии.) [3]
Жемчуг [4] утверждает, что вся затея вероятностной причинно-следственной связи была ошибочной с самого начала, потому что центральное понятие, которое причины «повышают вероятности» их последствий, не может быть выражено на языке теории вероятностей. В частности, неравенство Pr(эффект | причина) > Pr(эффект | ~причина) , которое философы использовали для определения причинности, а также ее многочисленных вариаций и нюансов, не отражает интуиции, лежащей в основе «повышения вероятности», которое по своей сути является манипулятивное или контрфактическое понятие. Правильная формулировка, по мнению Перла, должна гласить:
где do(C) которое требует истинности C. означает внешнее вмешательство , Условная вероятность Pr(E | C) , напротив, представляет собой вероятность, возникающую в результате пассивного наблюдения C , и редко совпадает с Pr(E | do(C)) . Действительно, наблюдение за падением барометра увеличивает вероятность наступления бури, но не«вызвать» бурю; если бы манипулирование барометром изменило вероятность штормов, падающий барометр можно было бы квалифицировать как причину штормов. В общем, формулируя понятие «повышения вероятности» в исчислении do -операторов [4] разрешает трудности, с которыми вероятностная причинно-следственная связь столкнулась за последние полвека, [2] [5] [6] среди них печально известный парадокс Симпсона , который точно разъясняет, какие отношения существуют между вероятностями и причинно-следственной связью.
Установление причины и следствия, даже при таком спокойном чтении, общеизвестно сложно, что выражается в широко распространенном утверждении: « Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь ». Например, наблюдение о том, что у курильщиков резко увеличивается заболеваемость раком легких, не доказывает, что курение должно быть причиной такого повышенного заболеваемости раком: возможно, существует определенный генетический дефект, который вызывает как рак, так и тягу к никотину; или даже, возможно, тяга к никотину является симптомом рака легких на очень ранней стадии, который иначе невозможно обнаружить. Ученые всегда ищут точные механизмы, с помощью которых событие порождает событие Б. А Но ученые также спокойно делают заявления вроде: «Курение, вероятно, вызывает рак», хотя статистическая корреляция между ними, согласно теории вероятности, намного превышает случайность. В этом двойном подходе ученые принимают в своей терминологии как детерминированную, так и вероятностную причинно-следственную связь.
В статистике общепринято, что обсервационные исследования (например, подсчет случаев рака среди курильщиков и некурящих и последующее сравнение этих двух показателей) могут дать подсказки, но никогда не могут установить причину и следствие. Однако часто качественные причинно-следственные предположения (например, отсутствие причинно-следственной связи между некоторыми переменными) могут позволить получить непротиворечивые выводы. оценки причинно-следственных связей на основе наблюдательных исследований. [4]
Золотым стандартом причинно-следственной связи здесь является рандомизированный эксперимент : возьмите большое количество людей, случайным образом разделите их на две группы, заставьте одну группу курить и запретите другой группе курить, а затем определите, развивается ли в одной группе значительно более высокий уровень заболеваемости раком легких. . Случайное распределение играет решающую роль в выводе о причинно-следственной связи, поскольку в долгосрочной перспективе оно делает две группы эквивалентными с точки зрения всех других возможных эффектов на результат (рак), так что любые изменения в результате будут отражать только манипуляцию ( курение). Очевидно, что по этическим соображениям такой эксперимент провести невозможно, но метод широко применим для менее разрушительных экспериментов. Однако одним из ограничений экспериментов является то, что, хотя они хорошо проверяют наличие некоторого причинного эффекта, они хуже справляются с оценкой размера этого эффекта в интересующей нас популяции. (Это распространенная критика исследований безопасности пищевых добавок, в которых используются дозы, намного превышающие те, которые люди, потребляющие продукт, фактически могли бы проглотить.)
Закрытые и открытые системы
[ редактировать ]В закрытой системе данные могут свидетельствовать о том, что причина A*B предшествует следствию C в определенный интервал времени τ . Эта связь может определять причинно-следственную связь с уверенностью, ограниченной τ . Однако эта же взаимосвязь может не быть детерминированной с уверенностью в открытой системе, где неконтролируемые факторы могут повлиять на результат. [7]
Примером может служить система A, B и C, где A, B и C известны. Характеристики приведены ниже и ограничены заданным временем (например, 50 мс или 50 часов):
^А * ^Б => ^С (99,9999998027%)
A * ^B => ^C (99,9999998027%)
^A * B => ^C (99,9999998027%)
А * Б => С (99,9999998027%)
Можно разумно утверждать, что в пределах 6 стандартных отклонений A * B является причиной C с учетом временной границы (например, 50 мс или 50 часов), ЕСЛИ И Только ЕСЛИ A, B и C являются единственными частями рассматриваемой системы. Любой результат, выходящий за рамки этого, может считаться отклонением.
См. также
[ редактировать ]Примечания
[ редактировать ]- ^ Меллор, Д.Х. (1995) Факты причинно-следственной связи , Рутледж, ISBN 0-415-19756-2
- ^ Jump up to: а б Суппес, П. (1970) Вероятностная теория причинности , Амстердам: издательство North-Holland Publishing.
- ^ Стэнфордская энциклопедия философии: интерпретации вероятности
- ^ Jump up to: а б с Перл, Иудея (2000). Причинность: модели, рассуждения и выводы, издательство Кембриджского университета.
- ^ Картрайт, Н. (1989). Возможности природы и их измерение, Clarendon Press, Окснард.
- ^ Иллс, Э. (1991). Вероятностная причинность Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Массачусетс.
- ^ Марковское условие: интерпретации философии
Ссылки
[ редактировать ]- Хичкок, Кристофер. «Вероятностная причинно-следственная связь» . В Залте, Эдвард Н. (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии .