Quan hệ giữa Nhân quả, Xu hướng và Mạng lưới Bayesian

Synthese - Tập 132 - Trang 63-88 - 2002
Donald Gillies1
1Department of Philosophy, King's College London, Strand, London, U.K

Tóm tắt

Bài báo này điều tra các mối quan hệ giữa nhân quả và xu hướng. Một phiên bản cụ thể của lý thuyết xu hướng trong xác suất được giới thiệu, và lập luận rằng các xu hướng theo nghĩa này không phải là nguyên nhân. Tuy nhiên, một số kết luận liên quan đến xu hướng có thể được suy ra từ các tuyên bố nhân quả, nhưng điều này chỉ đúng trong các điều kiện hạn chế mà không cho phép định nghĩa nguyên nhân theo cách xu hướng. Khái niệm về mạng lưới xu hướng Bayesian được giới thiệu, và các mối quan hệ giữa các mạng lưới này và các mạng lưới nhân quả được khảo sát. Đã lập luận rằng các mạng lưới nhân quả không thể được xác định với các mạng lưới xu hướng Bayesian, nhưng các mạng lưới nhân quả có thể là một hướng dẫn trực quan có giá trị cho việc xây dựng các mạng lưới xu hướng Bayesian.

Từ khóa

#nhân quả #xu hướng #mạng lưới Bayesian #lý thuyết xác suất

Tài liệu tham khảo

Cartwright, N.: 1983, How the Laws of Physics Lie, Clarendon Press, Oxford. Fetzer, J. H.: 1981, ‘Scientific Knowledge: Causation, Explanation, and Corroboration', Boston Studies in the Philosophy of Science, Vol. 69, Reidel, Dordrecht. Gillies, D. A.: 1998, ‘Debates on Bayesianism and the Theory of Bayesian Networks', Theoria 64(1), 1–22. Gillies, D. A.: 2000, ‘Varieties of Propensity', British Journal for the Philosophy of Science, 51, 807–835. Humphreys, P.: 1985, ‘Why Propensities cannot be Probabilities', The Philosophical Review 94, 557–570. Jensen, F. V.: 1996, An Introduction to Bayesian Networks, UCL Press, London, UK. Kant, I.: 1787, Critique of Pure Reason, 2nd edn, English translation by Norman Kemp Smith, Macmillan (1958). Kwoh, C.-K. and D. F. Gillies: 1996, ‘Using Hidden Nodes in Bayesian Networks', Articificial Intelligence 88, 1–38. Lauritzen, S. L. and D. J. Spiegelhalter: 1988, ‘Local Computations with Probabilities on Graphical Structures and their Application to Expert Systems (with discussion)', Journal of the Royal Statistical Society B 50(2), 157–224. Neapolitan, R. E.: 1990, Probabilistic Reasoning in Expert Systems, John Wiley. Pearl, J.: 1986, ‘Fusion, Propagation and Structuring in Belief Networks', Artificial Intelligence 29, 241–288. Pearl, J.: 1988, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, Morgan Kaufmann, San Francisco. Pearl, J.: 2000, Causality. Models, Reasoning, and Inference, Cambridge University Press. Popper, K. R.: 1934, The Logic of Scientific Discovery, 6th revised impression of the 1959 English translation, Hutchinson (1972). Popper, K. R.: 1957, ‘The Propensity Interpretation of the Calculus of Probability, and the Quantum Theory', in S. Körner (ed.), Observation and Interpretation, Proceedings of the Ninth Symposium of the Colston Research Society, University of Bristol, Butterworths Scientific Publications, pp. 65–70 & 88-89. Popper, K. R.: 1959, ‘The Propensity Interpretation of Probability', British Journal for the Philosophy of Science 10, 25–42. Popper, K. R.: 1990, A World of Propensities, Thoemmes. Reichenbach, H.: 1956, The Direction of Time, University of California Press, Berkeley, CA. Salmon, W. C.: 1971, ‘Statistical Explanation', in W. C. Salmon (ed.), Statistical Explanation and Statistical Relevance, University of Pittsburgh Press, Pittsburgh, PA. Salmon, W. C.: 1978, ‘Why Ask, “Why?”? An Inquiry Concerning Scientific Explanation', in Salmon (1998), Ch. 8, pp. 125–141. Salmon, W. C.: 1979, ‘Propensities: A Discussion Review', Erkenntnis 14, 183–216. Salmon, W. C.: 1980, ‘Probabilistic Causality', in Salmon (1998), Ch. 14, pp. 208–232. Salmon, W. C.: 1998, Causality and Explanation, Oxford University Press. Sucar, L. E., D. F. Gillies, and D. A. Gillies: 1993, ‘Objective Probabilities in Expert Systems', Artificial Intelligence 61, 187–203. Suppes, P.: 1970, A Probabilistic Theory of Causality, North-Holland, Amsterdam. Williamson, J.: 1999, ‘Does a Cause Increase the Probability of its Effects?’, philosophy.aireport pai_jw_99_d, http://www.kcl.ac.uk/philosophy.ai. Williamson, J.: 2001, ‘Foundations for Bayesian Networks', in D. Corfield and J. Williamson (eds.), Foundations or Bayesianism, Kluwer, pp. 75–115.