Hay una discusión informativa en los archivos del blog de Andrew Gelman, incluidas las contribuciones de Pearl y otros expertos.
invitado
11
Gelman habla de la perla de la causalidad , además de SL Morgan y C de Winship Contrafácticos y modelos causales y de un Sloman modelos causales en un 2,011 opinión ensayo en la mañana. J. de Sociología. En general, apoya mucho las contribuciones de Pearl, especialmente la formalización de modelos causales en términos de intervenciones (do-calculus). Sin embargo, sigue preocupado porque la teoría causal de vanguardia aún puede invitar a modelos causales demasiado simplificados y, posteriormente, a inferencias causales falsas de los datos de observación.
jthetzel
1
@jthetzel: Gracias, me parece una buena respuesta. ¿Te importaría agregarlo?
Neil G
Respuestas:
35
Algunos autores no les gusta el enfoque de Pearl en el gráfico acíclico dirigido (DAG) como la forma de ver la causalidad. Pearl esencialmente argumenta que cualquier sistema causal puede considerarse como un modelo de ecuación estructural no paramétrica (NPSEM), en el que el valor de cada nodo se toma en función de sus padres y algún término de error individual; Los términos de error entre diferentes nodos pueden en general estar correlacionados para representar causas comunes.
El libro de Cartwright Hunting Causes and Using Them , por ejemplo, da un ejemplo relacionado con el motor de un automóvil, que, según ella, no se puede modelar en el marco NPSEM. Pearl discute esto en su reseña del libro de Cartwright.
A→B→CA←B→CA←B←C
Sin embargo, tienen interpretaciones causales bastante diferentes , por lo que si deseamos aprender sobre las relaciones causales aquí, necesitaríamos más que simplemente datos de observación, ya sean los resultados de experimentos intervencionistas, información previa sobre el sistema u otra cosa.
Para ser justos, lejos de desconocer los tres DAG con el mismo modelo probabilístico, Pearl ha sido uno de los principales promotores de la distinción entre modelos meramente estadísticos-asociativos probabilísticos y modelos totalmente causales. Ver, por ejemplo, la Sección 2 de ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r354-corrected-reprint.pdf
Paul
@Paul sí, de hecho; Solo estaba informando las dudas de otras personas sobre el uso de DAG. No tengo dudas, edítelo si cree que la respuesta es injusta.
rje42
44
Parece que el mensaje se perdió por completo en la traducción. Lo cual no es necesariamente culpa de su respuesta, si solo está denunciando las críticas que la gente ha hecho. El punto principal del trabajo de Pearl es que diferentes modelos causales pueden generar el mismo modelo probabilístico y, por lo tanto, los mismos datos. Por lo tanto, no es suficiente tener un modelo probabilístico, debe basar su análisis e interpretación causal en el DAG completo para obtener resultados confiables. Si solo informa lo que dice la gente, no creo que sea necesario editar su respuesta, estos comentarios son una aclaración suficiente.
Paul
votó +1 por cierto.
Paul
16
Creo que este marco tiene muchos problemas con los efectos de equilibrio general o las infracciones de la suposición de valor de tratamiento de unidad estable. En ese caso, las observaciones "no tratadas" ya no proporcionan el contrafactual deseado de manera significativa. Los programas masivos de capacitación laboral que cambian la distribución salarial completa son un ejemplo. El contrafactual puede incluso no estar bien definido en algunos casos. En los Modelos contrafácticos y causales de Morgan and Winship , dan un ejemplo de la afirmación de que las elecciones de 2000 habrían ido a favor de Al Gore si los delincuentes y ex delincuentes hubieran podido votar. Señalan que el mundo contrafáctico tendría candidatos y problemas muy diferentes, por lo que no se puede caracterizar el estado causal alternativo. El ceteris paribus El efecto no sería el parámetro relevante de la política aquí.
Parece que estás diciendo que algunos contrafactuales no son razonables porque no es razonable suponer que solo una cosa cambia. En el ejemplo de los delincuentes, el simple hecho de que los delincuentes puedan votar implicaría muchas otras diferencias entre ese mundo potencial y nuestro mundo real, por lo que no es razonable cambiar "solo una cosa".
Paul
2
@Paul Sí, el "todo lo demás igual" no puede sostenerse.
Dimitriy V. Masterov
1
Gracias. Creo que este es un punto bastante profundo y poco apreciado sobre los contrafactuales. Las personas generalmente asumen que pueden hacer lo que quieran. Pero al igual que en el mundo real, supongo que el espacio de los contrafácticos válidos puede tener "multicolinealidad".
Paul
0
La crítica más importante al sistema de Pearl es, desde mi punto de vista, que no ha producido ningún avance práctico y empírico en ningún lugar donde se haya utilizado. Dado el tiempo que lleva funcionando, no hay razón para pensar que alguna vez será una herramienta práctica. Esto indica que puede usarse para algunos propósitos teóricos y quizás didácticos, pero un investigador práctico ganará poco al estudiarlo.
Una cálida bienvenida a este sitio, pero su respuesta es totalmente ridícula.
Neil G
1
¿Por qué es ridículo? Si Pearl promoviera su sistema simplemente como una especie de herramienta conceptual y filosófica para comprender qué es la causalidad, no tendría ningún problema con eso. Pero constantemente lo habla como una herramienta práctica "revolucionaria" para que los investigadores la usen, lo cual es simplemente una mierda. Por ejemplo, en su último libro, Pearl dice que "no se sorprendería" si el método de la puerta de entrada "eventualmente se convierte en un competidor serio de los ensayos controlados aleatorios", lo cual es una afirmación fuerte dado que no hay un solo ejemplo del método siendo utilizado para resolver cualquier problema real, nunca.
Matt
1
Es ridículo porque su trabajo ha sido citado decenas de miles de veces. ¡El método de la puerta de entrada se usó para apoyar el vínculo entre fumar y el cáncer en desafío al testimonio de Ronald Fisher!
Neil G
55
¿Qué tiene que ver el recuento de citas de Pearl con algo? Mi crítica es que los beneficios prácticos que ha prometido durante décadas no se han materializado. A Pearl se le ocurrió el criterio de la puerta de entrada décadas después de que Fisher había muerto y la controversia sobre el cáncer y el tabaquismo se había calmado. ¿Cómo podría haberse utilizado el criterio contra Fisher?
Respuestas:
Algunos autores no les gusta el enfoque de Pearl en el gráfico acíclico dirigido (DAG) como la forma de ver la causalidad. Pearl esencialmente argumenta que cualquier sistema causal puede considerarse como un modelo de ecuación estructural no paramétrica (NPSEM), en el que el valor de cada nodo se toma en función de sus padres y algún término de error individual; Los términos de error entre diferentes nodos pueden en general estar correlacionados para representar causas comunes.
El libro de Cartwright Hunting Causes and Using Them , por ejemplo, da un ejemplo relacionado con el motor de un automóvil, que, según ella, no se puede modelar en el marco NPSEM. Pearl discute esto en su reseña del libro de Cartwright.
Sin embargo, tienen interpretaciones causales bastante diferentes , por lo que si deseamos aprender sobre las relaciones causales aquí, necesitaríamos más que simplemente datos de observación, ya sean los resultados de experimentos intervencionistas, información previa sobre el sistema u otra cosa.
fuente
Creo que este marco tiene muchos problemas con los efectos de equilibrio general o las infracciones de la suposición de valor de tratamiento de unidad estable. En ese caso, las observaciones "no tratadas" ya no proporcionan el contrafactual deseado de manera significativa. Los programas masivos de capacitación laboral que cambian la distribución salarial completa son un ejemplo. El contrafactual puede incluso no estar bien definido en algunos casos. En los Modelos contrafácticos y causales de Morgan and Winship , dan un ejemplo de la afirmación de que las elecciones de 2000 habrían ido a favor de Al Gore si los delincuentes y ex delincuentes hubieran podido votar. Señalan que el mundo contrafáctico tendría candidatos y problemas muy diferentes, por lo que no se puede caracterizar el estado causal alternativo. El ceteris paribus El efecto no sería el parámetro relevante de la política aquí.
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La crítica más importante al sistema de Pearl es, desde mi punto de vista, que no ha producido ningún avance práctico y empírico en ningún lugar donde se haya utilizado. Dado el tiempo que lleva funcionando, no hay razón para pensar que alguna vez será una herramienta práctica. Esto indica que puede usarse para algunos propósitos teóricos y quizás didácticos, pero un investigador práctico ganará poco al estudiarlo.
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