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Description

Cette séance de cours de l'instructeur aborde les thèmes de la sélection des modèles et de la géométrie locale dans les modèles causaux. Il traite des défis que pose l'interprétation de la causalité à partir des données d'observation, du concept d'apprentissage de la structure causale et de l'utilisation de modèles graphiques dans la sélection des modèles. La séance de cours explore des modèles graphiques gaussiens non dirigés, des modèles graphiques dirigés et des graphiques acycliques dirigés. Il se penche sur les difficultés de sélection des modèles dans les graphiques acycliques dirigés discrets et les implications de l'équivalence k. L'exposé porte également sur les conséquences statistiques de l'équivalence k-near-equivalence et les conséquences informatiques du chevauchement des modèles. L'instructeur conclut en discutant du manque de convexité dans certains modèles et propose des méthodes pour tirer parti de la proximité des vrais modèles pour améliorer la sélection.

Source officielle

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Concepts associés (32)

Graphe orienté

thumb|Un graphe orienté .(Figure 1) Dans la théorie des graphes, un graphe orienté est un couple formé de un ensemble, appelé ensemble de nœuds et un ensemble appelé ensemble d'arêtes. Les arêtes sont alors nommées arcs, chaque arête étant un couple de noeuds, représenté par une flèche. Étant donné un arc , on dit que est l'origine (ou la source ou le départ ou le début) de et que est la cible (ou l'arrivée ou la fin) de . Le demi-degré extérieur (degré sortant) d'un nœud, noté , est le nombre d'arcs ayant ce nœud pour origine.

Graphe (mathématiques discrètes)

Dans le domaine des mathématiques discrètes, la théorie des graphes définit le graphe, une structure composée d'objets et de relations entre deux de ces objets. Abstraitement, lesdits objets sont appelés sommets (ou nœuds ou points), et les relations entre eux sont nommées arêtes (ou liens ou lignes). On distingue les graphes non orientés, où les arêtes relient deux sommets de manière symétrique, et les graphes orientés, où les arêtes, alors appelées arcs (ou flèches), relient deux sommets de manière asymétrique.

Causal model

In the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.

Inférence causale

L'inférence causale est le processus par lequel on peut établir une relation de causalité entre un élément et ses effets. C'est un champ de recherche à la croisée des statistiques, de l'économétrie, de l'épidémiologie, de la méthodologie politique et de l'intelligence artificielle. En 1920, Sewall Wright développe la première path analysis. Cette analyse graphique des relations de causalité entre les variables constitue selon Judea Pearl un travail pionnier dans l'inférence causale.

Graphe orienté acyclique

En théorie des graphes, un graphe orienté acyclique (en anglais directed acyclic graph ou DAG), est un graphe orienté qui ne possède pas de circuit. Un tel graphe peut être vu comme une hiérarchie. Un graphe orienté acyclique est un graphe orienté qui ne possède pas de circuit. On peut toujours trouver un sous-graphe couvrant d’un graphe orienté acyclique qui soit un arbre (resp. une forêt). Dans un graphe orienté acyclique, la relation d'accessibilité R(u, v) définie par « il existe un chemin de u à v » est une relation d'ordre partielle.

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Séances de cours associées (64)

Inférence causale & Graphiques dirigés

Explore l'inférence causale, les graphiques dirigés et l'équité dans les algorithmes, en mettant l'accent sur l'indépendance conditionnelle et les implications des GAD.

Connectivité dans la théorie des graphiques

Couvre les fondamentaux de la connectivité dans la théorie des graphiques, y compris les chemins, les cycles et les arbres qui s'étendent.

Théorie des graphes : connectivité et propriétés

Explore les propriétés des graphiques non orientés et dirigés, en mettant l'accent sur la connectivité et la modélisation de topologie de réseau.

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Algorithmes graphiques : Modélisation et transversalité

Couvre les algorithmes graphiques, la modélisation des relations entre les objets et les techniques de traversée telles que BFS et DFS.

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Concepts associés (32)

Graphe orienté

Graphe (mathématiques discrètes)

Causal model

Inférence causale

Graphe orienté acyclique

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