特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化...

模型5(包含所有混杂变量,不包含中介变量)最接近真实的因果效应。忽略混杂变量(如模型1-4)会导致显著的估计偏差。例如,在模型1中,电视广告的效果被高估了约3倍。包含中介变量(模型5vs模型4)也会导致偏差。例如,在包含网站访问量后,YouTube的估计效果降低了一半以上。这些观察结果与我们之前的理论分析一致,验证...

基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计

模型5(包含所有混杂变量,不包含中介变量)最接近真实的因果效应。忽略混杂变量(如模型1-4)会导致显著的估计偏差。例如,在模型1中,电视广告的效果被高估了约3倍。包含中介变量(模型5vs模型4)也会导致偏差。例如,在包含网站访问量后,YouTube的估计效果降低了一半以上。这些观察结果与我们之前的理论分析一致,验证...

机器学习框架NIS+:通过最大化有效信息识别“因果涌现” | NSR

下图左展示了因果涌现的概念框架,右展示了在一个马尔可夫链上发生因果涌现的例子。因果涌现理论示意图然而,经典因果涌现理论需要事先指定从微观到宏观的粗粒化方式,不同的粗粒化方案就会导致完全不同的因果涌现结果,这便体现了一种“观察者效应”。NIS+的做法不同于经典方法,NIS+通过最大化有效信息,优化一...

人类的因果关系不同于机器的因果关系

通过干预,人类可以观察到因果关系的变化,从而进行因果推断。在科学研究中,实验设计常常通过控制变量来实现干预,观察不同条件下的结果,在药物试验中,通过随机分组、对照实验等方法,可以有效地推断药物的因果效应。干预的有效性在社会科学研究中同样重要。政策制定者在实施新政策时,往往需要通过试点项目来评估政策的因果效果...

混乱和原因——蝴蝶效应

混沌理论俗称蝴蝶效应,可以打破我们对因果关系的常见观念。它表明,预测长期未来非常复杂,因为即使是微小的、看似无关的事件也可能产生重大后果。“蝴蝶效应”一词通常归因于气象学家爱德华·洛伦茨(EdwardLorenz),他用现在熟悉的例子来描述混乱:一只蝴蝶在巴西扇动翅膀可能会引发一连串事件,导致三周后德克萨斯州发生飓风...

寻求均衡:比较政治学研究中的案例、理论与方法

也就是说,“统计方法是估计干预对总体(或某一子总体)的平均效应,但不可能得到干预对个体的效应”(www.e993.com)2024年11月9日。结果是,案例在量化因果推断中被平均效应遮蔽了——“人们可以不知道X在任何单独个案中如何影响Y,却可以知道X在总体中对Y的通常效应”。在某种程度上,比较研究者更感兴趣的是一个变量在不同环境或不同类型的情况...

...西安交大杨铁林教授团队开发可分析脑细胞异质性因果效应的新...

另外,通过比较BMI与其他肥胖表型的结果发现,BMI和腰臀比可能通过不同的脑效应细胞影响冠心病和二型糖尿病的发生。此外,体脂率则可能通过少突胶质细胞和少突胶质前体细胞影响关节炎等疾病的发生,而BMI则未发现与关节炎有细胞特异性因果关联,提示不同肥胖表型存在不同的分子调控途径以及不同的脑效应细胞。

什么是曼德拉效应:一种群体记忆错乱的超自然现象?

布梅认为，这种集体的记忆混乱绝非巧合，于是将这种与现实不符的现象称作曼德拉效应。随着时间的推移，曼德拉效应成为全球的热门话题，我国也出现了许多讨论案例。首先，我们来看小叮当。“当”字在你的记忆中是否带有右边的“口”字？如果有的话，为什么现在的输入法无法打出来呢？当然也有许多人说没有“口”字才是...

揭秘因果推断与机器学习的交汇点:新时代的社会学视角

4.1估计直接和间接效应评估因果中介效应的最常见方法是将W对Y的总效应分解为两个部分:一个是自然间接效应(Naturalindirecteffect,NIE),另一个自然直接效应(Naturaldirecteffect,NDE)。为了从观测数据中识别ATE,我们调用了无混杂假设,该假设指出,在调整一组前定变量后,不存在影响处理状态和结果的其他...

A股继续上涨会带来财富效应吗?

后半部分就是“财富效应”,最典型的例子就是2021年以前的房地产市场,房产上涨带动消费能力的提升,刺激经济。学过逻辑学的朋友一定能看出来,这个观点是典型的“滑坡谬误(Slipperyslope)”,即不合理地使用一连串的因果关系,将“可能性”转化为“必然性”,以达到某种意想的结论,这也是大部分阴谋论文章的伎俩,可以通...