Naslov
Uvod u identifikabilnost
(Introduction to identifiability)

Autori
Hatzivelkos, Aleksandar

Izvornik
Poučak : časopis za metodiku i nastavu matematike (1332-3008) 14 (2013), 55; 18-30

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u časopisima, kratko priopcenje, stručni

Ključne riječi
uzročnost; identifikabilnost; bayesove mreže
(identifiability; causality; Bayesian networks)

Sažetak
Teorija uzročnosti je teorija kojom se pomoću acikličkih usmjerenih grafova i pripadnih distribucija uvjetnih vjerojatnosti kroz koncept povećanja vjerojatnosti nekog događaja opisuju uzročno-posljedične veze. U takvom modelu, koncept identifikabilnosti predstavlja mogućnost izračuna uvjetnih vjerojatnosti iz neeksperimentalnih podataka. To znači da mjerljive veličine omogućavaju izračun vjerojatnosti isključivo iz podataka (distribucije vjerojatnosti) a priori vezanih uz uzročnu mrežu, a bez provođenja dodatnih eksperimenata. Radi se o svojstvu posebno važ- nom za uzročne modele u kojima nije jednostavno (ili je pak nemoguće) provesti eksperimente koji bi dali odgovore na tražena pitanja. Uzročni modeli često se grade na osnovi nepotpunih statističkih podataka, pa tako ponekad u modelima postoje uzroci za koje znamo da postoje, znamo na koje varijable uzročno djeluju, no ne znamo u kojoj mjeri – tj. nemamo podatak o pripadnoj distribuciji uvjetne vjerojatnosti. Takve uzroke zovemo nemjerljivima. U ovom ćemo tekstu pokazati da su svi uzročni efekti identifikabilni u modelima u kojima ne postoje nemjerljivi uzroci, te ćemo vidjeti koji kriteriji osiguravaju identifikabilnost u modelima s nemjerljivim uzrocima.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Matematika

POVEZANOST RADA