Video: Δρ Δημήτρης Βασιλειάδης 17-3-16 σανσκριτικά 2023, September
2023 Autor: Noah Black | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-08-25 04:38
See on fail Stanfordi filosoofia entsüklopeedia arhiivides.
Tõenäoline põhjuslik seos
Esmakordselt avaldatud reedel 11. juulil 1997; sisuline redaktsioon reedel 6. septembril 2002
“Tõenäoline põhjuslik seos” tähistab rühma filosoofilisi teooriaid, mille eesmärk on tõenäosusteooria abil iseloomustada põhjuse ja tagajärje suhet. Nende teooriate keskne mõte on see, et põhjused suurendavad nende mõju tõenäosust, kõik ülejäänud on võrdsed. Suur osa selles valdkonnas tehtud tööst on seotud ceteris paribus klausli täpsustamisega. See artikkel annab ülevaate nendest arengutest, aga ka põhjusliku modelleerimise hiljutistest seotud arengutest. Arutletakse ka põhjuslike seoste tõenäosusteooriate siseste probleemide ja vastuväidete üle.
1. Sissejuhatus ja motivatsioon
1.1 Regulaarsuse teooriad
1.2 ebatäiuslikud reeglid
1.3 Indeterminism
1.4 Asümmeetria
1.5 Võltslikud reeglid
2. Sissejuhatused
3. Peamised arengud
3.1 Keskne idee
3.2 Valekorrelatsioonid
3.3 Asümmeetria
4. Konfaktuaalsed lähenemisviisid
5. Põhjuspõhine modelleerimine ja tõenäoline põhjuslik seos
5.1 Põhjuslik modelleerimine
5.2 Markovi ja minimaalsuse tingimused
5.3 Mida nooled tähendavad?
5.4 Ustavuse tingimus
6. Muud küsimused ja probleemid
6.1 Kontekstuaalne-ühehäälsus
6.2 Võimalikud vastunäidised
6.3 Ainsus ja üldine põhjuslik seos
6.4 Redutseerimine ja ringlus
Bibliograafia
Muud Interneti-ressursid
Seotud kirjed
1. Sissejuhatus ja motivatsioon
1.1 Regulaarsuse teooriad
David Hume sõnul järgneb põhjustele alati nende tagajärjed: "Võime põhjuse määratleda objektina, millele järgneb teine ja kus kõigile esimesele sarnastele objektidele järgnevad teisega sarnased objektid." (1748, VII jagu.) Püüdeid analüüsida põhjuslikku seost muutumatute pärimismustrite osas nimetatakse põhjuslikkuse „regulaarsuse teooriateks“. Korrektsusteooriatega on seotud mitmeid tuntud raskusi ja neid võib kasutada põhjuslikkuse tõenäosuslike lähenemisviiside motiveerimiseks.
Soovitatud lugemised: Hume (1748), eriti VII jaotis.
1.2 ebatäiuslikud reeglid
Esimene raskus on see, et enamikule põhjustest ei järgne alati tagajärgi. Näiteks on laialt levinud seisukoht, et suitsetamine on kopsuvähi põhjus, kuid tõdetakse ka seda, et mitte kõigil suitsetajatel ei teki kopsuvähki. (Samuti pole kõigil mittesuitsetajatel selle haiguse kahjustus säästetud.) Seevastu põhjuslikkuse põhjuslike teooriate keskne mõte on see, et põhjused suurendavad nende mõju tõenäosust; mõju võib ilmneda põhjuse puudumisel või ilmneda selle puudumisel. Seega on suitsetamine kopsuvähi põhjustaja mitte sellepärast, et kõigil suitsetajatel areneb kopsuvähk, vaid seetõttu, et suitsetajatel on kopsuvähk tõenäolisem kui mittesuitsetajatel. See on täiesti kooskõlas sellega, et mõned suitsetajad, kes väldivad kopsuvähki, ja mõned mittesuitsetajad, kes loobuvad.
Liiga ebatäiuslike reeglipärasuste probleem ei räägi otsustavalt põhjusliku seose seaduspärasusest. Hume'i järeltulijad, eriti John Stuart Mill ja John Mackie, on püüdnud pakkuda täpsemaid kontosid seaduspärasustest, mis tagavad põhjusliku seose. Mackie tutvustas sisendseisundi mõistet: teatava mõju inusetingimus on ebavajaliku, kuid piisava tingimuse ebapiisav, kuid mitte ülearune osa. Oletame näiteks, et põlenud tikk põhjustab metsatulekahju. Mängu valgustus iseenesest pole piisav; paljud tikud süüdatakse ilma metsatulekahjusid põhjustamata. Süüdatud tiku on siiski osa tingimustest, mis on tulekahju jaoks ühiselt piisavad. Lisaks, arvestades, et see tingimuste kogum esines, mitte mõni muu tulekahju jaoks piisav,matši valgustus oli vajalik: tulekahjusid ei teki sellistes olukordades, kui põlenud tikke pole.
Sellel lähenemisviisil on siiski puudusi. Seaduspärasused, millel põhjuslik väide tuginevad, osutuvad nüüd palju keerukamaks, kui olime varem taibanud. Eelkõige tekitab selline keerukus probleeme põhjusliku seose epistemoloogias. Hume korrapärasusteooria üks apellatsioonkaebus seisneb selles, et see näib andvat sirgjoonelise ülevaate sellest, kuidas me saame teada, mis selle põhjustab: saame teada, et A põhjustab B, jälgides, et A-le järgnevad alati B-d. Mõelge veelkord suitsetamise ja kopsuvähi juhtumile: milliste tõendite põhjal usume, et üks põhjus on teine? Ei ole nii, et kõigil suitsetajatel tekib kopsuvähk, sest me ei pea seda tõeks. Kuid ega me pole täheldanud teatud tingimuste C tähtkuju, nii et suitsetamisele järgneb C juuresolekul alati kopsuvähk,samas kui kopsuvähki ei esine kunagi tingimusel C mitteolevatel suitsetajatel. Pigem on meie tähelepanek, et suitsetajatel areneb kopsuvähk palju kiiremini kui mittesuitsetajatel; see on esmapilgul usutav tõendusmaterjal, mis viib meid mõttele, et suitsetamine põhjustab kopsuvähki. See sobib väga hästi tõenäosusliku lähenemisviisiga põhjuslikule seosele.
Nagu näeme allpool jaotises 3.2, tuleb põhiideed, mis põhjustavad nende mõju tõenäosust, kvalifitseerida mitmel viisil. Nende kvalifikatsioonide lisamise hetkeks näib, et põhjuslikkuse tõenäosusteooriad peavad tegema sammu, mis on üsna analoogne Mackie pöördumisega taustaolude tähtkujude poole. Seega pole selge, kas ebatäiuslike regulatsioonide probleem iseenesest pakub tõelist põhjust eelistada põhjuslikkusele tõenäosuslikke lähenemisviise korrektsuse lähenemisviisi asemel.
Soovituslikud lugemised: Korrektsusanalüüsi täpsustatud versioonid on Milli (1843) I köite V peatükis ja Mackie (1974) peatükis 3. Suppes (1970) sissejuhatus surub ebatäiuslike seaduspärasuste probleemi.
1.3 Indeterminism
Kuigi Mackie sisemise seisundi lähenemisviis võib otsustada, et suitsetamine põhjustab kopsuvähki ka siis, kui on suitsetajaid, kellel kopsuvähk ei arene, nõuab see siiski teatud tingimuste koostoimet, sealhulgas suitsetamist, millele alati järgneb kopsuvähk. Kuid isegi see täpsem regulaarsus võib ebaõnnestuda, kui kopsuvähi esinemine pole nende tingimustega füüsiliselt määratud. Üldisemalt muudab korrapärasuse lähenemisviis põhjusliku seose indeterminismiga kokkusobimatuks: kui sündmuse toimumist ei leita, ei saa ükski sündmus olla selle sündmuse piisava tingimuse osa. (Analoogilise märkuse võib teha vajaduse kohta.) Kvantmehaanika - ja vähemal määral ka muude tõenäosust kasutavate teooriate - hiljutine edu on raputanud meie usku determinismi. Seetõttu on paljudele filosoofidele osutunud soovitavaks välja töötada põhjuslikkuse teooria, mis ei eelda determinismi.
Paljud filosoofid leiavad, et idee, mis on ebamõistlik, on vastuoluline. Tõepoolest, sõna “põhjuslikkus” kasutatakse mõnikord determinismi sünonüümina. Määramatu põhjus põhjusliku seose tuvastamiseks võib olla põhjusliku väite episteemiline korraldus. Nüüd on väga tugevaid empiirilisi tõendeid selle kohta, et suitsetamine põhjustab kopsuvähki. Küsimus, kas suitsetamise ja kopsuvähi vahel on deterministlik seos, on siiski lahtine. Vähirakkude moodustumine sõltub mutatsioonist, mis on tugev kandidaat mitteinterministlikuks protsessiks. Lisaks sõltub see, kas suitsetajal tekib kopsuvähk või mitte, paljudest muudest teguritest, näiteks sellest, kas teda tabab buss enne vähirakkude moodustumist. Seega on põhjuslikkuse eeldamiseks determinismi eeldava intuitsiooni säilitamise hind isegi meie kõige paremini toetatud põhjuslike väidete agnostitsism.
Kuna põhjuslikkuse tõenäosusteooriad nõuavad vaid seda, et põhjus suurendaks selle mõju tõenäosust, on need teooriad ühitatavad indeterminismiga. See näib olevat potentsiaalne eelis regulaarsuse teooriate ees. Siiski pole selge, mil määral see potentsiaalne eelis on tegelik. Mikrofüüsika valdkonnas, kus meil on kindlaid (kuid siiski vaidlustatavaid) tõendeid indeterminismi kohta, ei ole meie tavalised põhjuslikud mõisted hõlpsasti rakendatavad. See tuuakse eriti selgelt välja kuulsates Einsteini, Podolski ja Roseni mõttekatses. Teisest küljest on ebaselge, mil määral kvantne indeterminism "sulandub" suitsetajate ja vähiohvrite makromaailma, kus meil näib olevat selgeid põhjuslikke intuitsioone.
Soovituslikud lugemised: Humphreys (1989) sisaldab indeterminismi ja põhjuslikku seost puudutavate probleemide tundlikku käsitlemist; vaata eriti jaotisi 10 ja 11. Earman (1986) käsitleb füüsikas determinismi küsimusi põhjalikult.
1.4 Asümmeetria
Kui A põhjustab B, siis tavaliselt ei põhjusta B ka A-d. Suitsetamine põhjustab kopsuvähki, kuid kopsuvähk ei põhjusta suitsetamist. Teisisõnu on põhjuslik seos tavaliselt asümmeetriline. See võib tekitada probleeme regulaarsuse teooriate osas, kuna tundub üsna usutav, et kui suitsetamine on kopsuvähi ebasoodne seisund, on kopsuvähk suitsetamise eeltingimus. Üks põhjusliku seose asümmeetria jõustamise viis on sätestada, et põhjused eelnevad nende mõjule ajas. Nii Hume kui ka Mill võtavad selle strateegia selgesõnaliselt omaks. Sellel on mitmeid süstemaatilisi puudusi. Esiteks välistab see a priori ajas tagasiulatuva seose tekkimise võimaluse, samas kui paljud usuvad, et põhjused eeldavad nende tagajärgi ajas ainult tingimuslikku fakti. Teiseksselline lähenemisviis välistab ajaliku korra põhjusliku teooria väljatöötamise võimaluse (kurikuulsa ringluse valul) - see teooria, mis mõnele filosoofile on tundunud atraktiivne. Kolmandaks, oleks tore, kui põhjuslikkuse teooria suudaks selgitada, mitte lihtsalt seda täpsustada, põhjusliku seose suunavuse kohta.
Mõned tõenäosuste põhjuslikkuse teooriate pooldajad järgivad Hume'i põhjusliku suuna tuvastamisel ajalise suunaga. Teised on püüdnud tõenäosusteooria ressursse kasutada põhjusliku seose asümmeetria sisulise kajastamiseks koos segase eduga. Neid ettepanekuid käsitleme pikemalt allpool jaotises 3.3.
Soovituslikud lugemised: Hausman (1998) sisaldab üksikasjalikku arutelu põhjusliku asümmeetriaga seotud probleemide üle. Mackie (1974), 3. peatükk näitab, kuidas asusümmeetria probleem võib tekkida tema sisemise seisundi teooria jaoks. Lewis (1986) sisaldab asümmeetria probleemi väga lühikest, kuid selget kirjeldust.
1.5 Võltslikud reeglid
Oletame, et põhjusele järgneb regulaarselt kaks tagajärge. Oletame näiteks, et kui õhurõhk langeb teatud piirkonnas alla teatud taseme, juhtub kaks asja. Esiteks langeb elavhõbedasamba kõrgus konkreetses baromeetris alla teatud taseme. Vahetult pärast seda tuleb torm. Seda olukorda on skemaatiliselt näidatud joonisel 1. Siis võib juhtuda ka see, et kui elavhõbedasammas kukub, tuleb torm. (Veelgi tõenäolisemalt on baromeetri väljalangemine tormi eeltingimus.) Siis näib, et korrapärasuse teooria peaks otsustama, et tormi põhjustab elavhõbedasamba langus. Tegelikult on nende kahe sündmuse korrektsus siiski petlik; see ei kajasta üksteise põhjuslikku mõju.
Joonis 1
Joonis 1
Selliste võltskorrelatsioonide käsitlemise oskus on tõenäoliselt põhjuslike seoste tõenäosusteooriate suurim õnnestumine ja jääb selliste teooriate peamiseks tõmbeallikaks. Arutame seda küsimust üksikasjalikumalt allpool jaotises 3.2.
Soovituslikud lugemised: Mackie (1974), 3. peatükk näitab, kuidas võltssete seaduspärasuste probleem võib tekkida tema sisemise seisundi teooria jaoks. Lewis (1986) sisaldab võltsitud seaduspärasuste probleemi väga lühikest, kuid selget kirjeldust.
2. Sissejuhatused
Enne tõenäolise põhjusliku teooria ametlikku väljatöötamist eelnevas järgmises osas on kasulik käsitleda mõnda sissejuhatavat punkti. Esiteks võib antud sündmusel olla palju erinevaid põhjuseid. Lüüakse mängu ja see süttib. Matši löömine on selle valgustuse põhjus, kuid põhjuseks on ka hapniku olemasolu ja peale selle on seal veel palju teisi. Mõnikord nimetame juhuslikes vestlustes ühte või teist neist matši valgustuse põhjustajaks. Mis põhjusel me sel viisil välja toome, võib sõltuda meie huvidest, ootustest jne. Põhjusliku seose filosoofilised teooriad püüavad tavaliselt analüüsida mõistet „põhjus”. Pange tähele, et põhjused võivad olla nii seismistingimused - näiteks hapniku olemasolu - kui ka muutused.
Teiseks on tavaline eristada kahte erinevat põhjuslikku väidet. Ainsuses esinevad põhjuslikud väited, nagu näiteks „Jilli tugev suitsetamine 80-ndatel aastatel, tekitasid tal kopsuvähk“, on seotud konkreetsete sündmustega, millel on spontaemporaalsed kohad. (Mõned autorid väidavad, et ainsuses esinevad põhjuslikud väited on seotud faktidega.) Sel viisil kasutamisel on põhjus edu verb: ainsuse põhjus põhjus väidab, et Jill suitsetas 80-ndatel tugevalt ja et tal tekkis kopsuvähk. Pange tähele, et see kasutamine on vastuolus õiguskirjanduses kasutatava tõenäosusliku seosega. Seda fraasi kasutatakse siis, kui inimene on kokku puutunud riskiga (näiteks kantserogeeniga), olenemata sellest, kas inimene selle riskiga tegelikult alistub. (Juriidiline küsimus on see, kas ohtu sattuvat isikut kahjustatakse ja kas ta saab selle eest hüvitist.) Üldised põhjuslikud väited, nagu “suitsetamine põhjustab kopsuvähki”, on seotud korduvate sündmuste tüüpide või omadustega. Mõned autorid on esitanud ainsuse põhjusliku seose tõenäosusteooriad, teised on välja töötanud üldise põhjusliku seose tõenäosusteooriad. Ainsuse ja üldise põhjusliku seose seoseid käsitletakse allpool jaotises 6.3; nagu näeme, on põhjust arvata, et põhjusliku seose tõenäosusteooriad sobivad paremini üldise põhjusliku seose analüüsimiseks. Põhjuslikku seost - üksusi, mis seisavad põhjuslikes suhetes - peetakse erinevalt faktideks, sündmusteks, omadusteks jne. Ma ei ürita otsustada nende erinevate lähenemisviiside vahel, vaid kasutan üldnimetust “tegur”. Pange aga tähele, et põhjuslikkuse tõenäosusteooriad nõuavad, et põhjuslik relata peaks olema laias lauses „väidetav”:need on asjad, mida saab seostada ja eitada.
Soovitatavad lugemised: Mill (1843) sisaldab klassikalist arutelu „põhjuse” ja „põhjuse” üle. Bennett (1988) on suurepärane faktide ja sündmuste arutelu.
3. Peamised arengud
3.1 Keskne idee
Keskne idee, mis põhjustab nende mõju tõenäosuse suurenemise, saab ametlikult väljendada tingimusliku tõenäosuse seadet kasutades. Olgu A, B, C,… tegurid, mis võivad põhjuslikes seostes seista. Olgu P tõenäosusfunktsioon, mis vastab tõenäosuskalluse tavareeglitele nii, et P (A) tähistab empiirilist tõenäosust, et tegur A tekib või aktualiseerub (ja samamoodi ka muude teguritega). Siin ei käsitleta empiirilise tõenäosuse tõlgendamise küsimust. Kasutades standardset märkust, anname P (B | A) B tingimusliku tõenäosuse, mis antakse A-ga. Formaalselt on tingimuslik tõenäosus tavaliselt määratletud kui tõenäosuste kindel suhe:
P (B | A) = P (A & B) / P (A).
Oletame näiteks, et viskame ausa surma. Olgu A tähistab stantsi maandumist paarisarvuga (2, 4 või 6), mis kuvatakse ülaosas. Siis on P (A) pool. Tähistame B stantsi maandumist algarvuga (2, 3 või 5), mis kuvatakse kõige ülemisel küljel (samal rullil). Siis on P (B) ka pool. Tingimuslik tõenäosus P (B | A) on nüüd üks kolmandik. On tõenäosus, et matriitsil olev arv on ühtlane ja algarv, st arv on 2, jagatud tõenäosusega, et arv on paarisarv. Lugeja on üks kuuendik ja nimetaja on pool; seega on tingimuslik tõenäosus üks kolmandik. Tingimusliku tõenäosuse mõistel ei ole sellesse sisseehitatud ajalist ega põhjuslikku järjekorda. Oletame näiteks, et stantsi veeretatakse kaks korda. On mõistlik küsida tõenäosuse kohta, et esimene rull on algarv, arvestades, et esimene rull on ühtlane; tõenäosus, et teine rull on algarv, arvestades, et esimene rull on ühtlane; ja tõenäosus, et esimene rull on algarv, arvestades, et teine rull on paarisarv.
Kui P (A) on 0, siis pole tingimusliku tõenäosuse määratluses suhe määratletud. Siiski on ka muid tehnilisi arenguid, mis võimaldavad meil määratleda P (B | A), kui P (A) on 0. Lihtsaim on lihtsalt võtta tingimuslikku tõenäosust primitiivina ja määratleda tingimusteta tõenäosus tõenäosusena, mis sõltub tautoloogia.
Üks loomulik viis mõista mõtet, et A suurendab B tõenäosust, on see, et P (B | A)> P (B | mitte-A). Seega oleks esimene tõenäosusliku põhjuslikkuse teooria katse:
PR: A põhjustab B siis ja ainult siis, kui P (B | A)> P (B | mitte-A).
See ravimvorm on märgistatud PR-iga tõenäosuse suurendamiseks. Kui P (A) on rangelt vahemikus 0 kuni 1, osutub PR-i ebavõrdsus võrdseks P (B | A)> P (A) ja ka P (A & B)> P (A) P (B)). Kui see viimane seos kehtib, siis öeldakse, et A ja B on positiivses korrelatsioonis. Kui ebavõrdsus on vastupidine, on need negatiivses korrelatsioonis. Kui A ja B on kas positiivses või negatiivses korrelatsioonis, siis öeldakse, et nad sõltuvad tõenäosuslikult. Kui võrdsus kehtib, siis A ja B on tõenäosuslikult sõltumatud või korreleerimata.
PR tegeleb eespool käsitletud ebatäiuslike seaduspärasuste ja indeterminismi probleemidega. Kuid see ei käsitle kahte teist eespool punktis 1 käsitletud probleemi. Esiteks on tõenäosuse suurendamine sümmeetriline: kui P (B | A)> P (B | ei-A), siis P (A | B)> P (A | mitte-B). Põhjuslik seos on aga tavaliselt asümmeetriline.
Joonis 2
Joonis 2
Teiseks on PR-il probleeme võltskorrelatsioonidega. Kui mõlemad A ja B on põhjustatud mingist kolmandast faktorist C, võib juhtuda, et P (B | A)> P (B | not-A), isegi kui A ei põhjusta B-d. Seda olukorda on skemaatiliselt näidatud joonisel 2. Näiteks olgu A inimesel kollakaks värvitud sõrmed ja B sel inimesel kopsuvähk. Siis eeldame, et P (B | A)> P (B | mitte-A). Kollase peitsiga sõrmedega inimesed põevad kopsuvähki sagedamini seda, et suitsetamine avaldab mõlemat mõju. Kuna kollase peitsiga sõrmedega inimesed on suurema tõenäosusega suitsetajad, põevad nad sagedamini ka kopsuvähki. Intuitiivselt on viis selle probleemiga tegelemiseks nõuda, et põhjused suurendaksid nende mõju tõenäosust ceteris paribus. Tõenäosusliku seose ajalugu on suures osas nende kahe keskse probleemi lahendamise katsete ajalugu.
Soovituslikud lugemised: Põhitegevuste tõenäosusteooria aluse kohta lugege kirjet „tõenäosuse arvutamine: tõlgendused”. See kirje sisaldab ka tõenäosusväidete tõlgendamise arutelu.
3.2 Valekorrelatsioonid
Hans Reichenbach tutvustas „sõelumise välja” terminoloogiat, mida saab kasutada teatud tüüpi tõenäosussuhte korral. Kui P (B | A & C) = P (B | C), siis väidetakse, et C varjutab A punkti B-st. (Kui P (A & C)> 0, võrdub see võrdsus P (A & B | C) = P (A | C) P (B | C).) Intuitiivselt muudab C tõenäosuslikult B-le ebaoluliseks. Selle kontseptsiooni kasutamisel saame proovida vältida võltskorrelatsioonide probleemi, lisades tõenäosuse suurendamise põhitingimusele tingimuse „läbivaatust ei tehta”:
NSO: Koefitsient A, mis ilmneb ajahetkel t, on hilisema teguri B põhjus siis ja ainult siis, kui:
P (B | A)> P (B | mitte-A)
Varem kui A-ga või samaaegselt esinevat faktorit C ei ole, mis eraldaks A punktist B.
Me nimetame seda NSO-ks või "No Screening Off" -vorminguks. Oletame, nagu ka meie ülaltoodud näites, et suitsetamine (C) põhjustab nii kollase värvusega sõrmi (A) kui ka kopsuvähki (B). Seejärel eemaldab suitsetamine kollakat värvi sõrmed kopsuvähist: kuna inimene suitsetab, ei mõjuta tema kollaseks värvitud sõrmed tema kopsuvähi tekke tõenäosust.
NSO teine tingimus ei ole siiski võltskorrelatsioonide probleemi lahendamiseks piisav. See tingimus lisati, et välistada juhtumid, kus võltskorrelatsioonid põhjustavad tegureid, mis suurendavad muude tegurite tõenäosust ilma neid põhjustamata. Võltskorrelatsioonid võivad põhjustada ka juhtumeid, kus põhjus ei suurenda selle mõju tõenäosust. Seega ei pea tõelised põhjused vastama NSO esimesele tingimusele. Oletame näiteks, et suitsetamine on tugevas korrelatsioonis treenimisega: need, kes suitsetavad, teevad palju suurema tõenäosusega ka trenni. Suitsetamine on südamehaiguste põhjus, kuid oletame, et treenimine on veelgi tugevam südamehaiguste ennetaja. Siis võib juhtuda, et suitsetajad põevad südamehaigusi üldiselt vähem kui mittesuitsetajad. See tähendab, et lastes A tähistada suitsetamist, C-harjutust ja B-südamehaigust,P (B | A) <P (B | ei-A). Pange aga tähele, et kui me sõltume sellest, kas üks treenib või mitte, siis see ebavõrdsus on vastupidine: P (B | A & C)> P (B | mitte-A & C) ja P (B | A & not-C)> P (B | not- A ja not-C). Sellised tõenäosusliku ebavõrdsuse ümberpööramised on näiteks „Simpsoni paradoks”.
Järgmine samm on tingimuste 1 ja 2 asendamine nõudega, mis põhjustab, et põhjused peavad suurendama nende mõju tõenäosust katsesituatsioonides:
TS: A põhjustab B, kui P (B | A & T)> P (B | ei - A & T) iga katsesituatsiooni T korral.
Testiolukord on tegurite koosmõju. Kui tegurite selline seotus on sõltuv, siis öeldakse, et neid tegureid peetakse fikseerituks. Testiolukordade täpsustamiseks peame täpsustama, milliseid tegureid tuleb fikseerida. Eelmises näites nägime, et suitsetamise tegelik põhjuslik tähtsus kopsuvähi osas selgus siis, kui pidasime treeningut fikseerituna, kas positiivselt (konditsioneerimine C-le) või negatiivselt (konditsioneerimine mitte-C-ni). See viitab sellele, et A põhjusliku olulisuse hindamisel B jaoks peame B-positiivseid või negatiivseid fikseeritud muid põhjuseid arvesse võtma. See soovitus pole siiski täiesti õige. Olgu A ja B vastavalt suitsetamine ja kopsuvähk. Oletame, et C on põhjuslik vahendaja, ütleme tõrva olemasolu kopsudes. Kui A põhjustab B ainult C kaudu, siis C eemaldab A B-st:arvestades kantserogeenide olemasolu (puudumist) kopsudes, ei mõjuta kopsuvähi tõenäosust see, kas need kantserogeenid jõudsid sinna suitsetamise teel (puuduvad vaatamata suitsetamisele). Seega ei taha me hoida fikseeritud ühtegi B põhjuseid, mis ise on põhjustatud A-st. Nimetagem kõigi tegurite kogumit, mis on B põhjused, kuid mida ei põhjusta A, B sõltumatute põhjuste kogum. A ja B testolukorraks on siis maksimaalne konjunktsioon, millest igaühe konjunktsioon on kas B sõltumatu põhjus või B sõltumatu põhjuse eitamine. Nimetagem kõigi tegurite kogumit, mis on B põhjused, kuid mida ei põhjusta A, B sõltumatute põhjuste kogum. A ja B testolukorraks on siis maksimaalne konjunktsioon, millest igaühe konjunktsioon on kas B sõltumatu põhjus või B sõltumatu põhjuse eitamine. Nimetagem kõigi tegurite kogumit, mis on B põhjused, kuid mida ei põhjusta A, B sõltumatute põhjuste kogum. A ja B testolukorraks on siis maksimaalne konjunktsioon, millest igaühe konjunktsioon on kas B sõltumatu põhjus või B sõltumatu põhjuse eitamine.
Pange tähele, et nende tegurite täpsustamine, mida tuleb pidada, on põhjuslikele seostele fikseeritud apellatsioon. Näib, et see röövib selle staatuse kui põhjusliku seose reduktiivse analüüsi. Allpool jaotises 6.4 näeme siiski, et küsimus on oluliselt keerulisem. Igal juhul, isegi kui põhjuslikku seost tõenäosusega ei vähendata, tekitaks põhjusliku seose ja tõenäosuse süstemaatilisi seoseid üksikasjalikult kirjeldav teooria suurt filosoofilist huvi.
Üleminek PR põhiideelt TS keerukale sõnastusele on pigem liikumine Hume'i algselt regulaarsuse teooria juurest Mackie inusolude teooria juurde. Mõlemal juhul muudab käik oluliselt põhjusliku seose epistemoloogia. Et teada saada, kas A on B põhjus, peame teadma, mis juhtub B juuresolekul ja puudumisel, hoides samal ajal fikseeritud muude tegurite keerulist kooslust. Näib, et lootust, et tõenäosuslik põhjuslikkuse teooria võimaldaks meil lahendada ebatäiuslike seaduspärasuste probleemi ilma taustaolude sellistele tähtkujudele pöördumata, ei näi olevat kantud. Sellegipoolest näib TS pakkuvat meile indeterminismiga ühildatavat teooriat, mis eristab põhjuslikku seost petlikust korrelatsioonist.
TS-i saab üldistada vähemalt kahel olulisel viisil. Esiteks võime määratleda „negatiivse põhjuse” või „ennetaja” või „inhibiitori” tegurina, mis vähendab selle „mõju” tõenäosust kõigis katsesituatsioonides, ja „segatud” või „interakteeruva” põhjuse, mis mõjutab selle "mõju" tõenäosus erinevatel viisidel erinevates katsesituatsioonides. Peaks olema ilmne, et A- ja B-testimisolukordade konstrueerimisel peaksid olema ka A-st sõltumatud fikseeritud tõkked ja B segatud põhjused. Veel üldistades võiks määratleda põhjuslikud seosed mittebinaarsete muutujate vahel, näiteks kalorite tarbimine ja vererõhk. X-i põhjusliku tähtsuse hindamisel Y-le peame hoidma fikseeritud muutujate väärtusi, mis on Y-st sõltumatult põhjuslikult olulised. Põhimõtteliselt,on lõpmata palju viise, kuidas üks muutuja võib sõltuda tõenäosuslikult teisest, isegi hoides fikseeritud mõnda konkreetset testolukorda. Seega, kui teooria on üldistatud hõlmama mittebinaarseid muutujaid, ei ole võimalik põhjuslikke tegureid põhjalikult klassifitseerida põhjusteks ja ennetajateks.
Need kaks üldistust toovad välja olulise eristuse. On üks asi küsida, kas A on mingil moel põhjuslikult seotud B-ga; on veel üks küsimus, kuidas on A põhjuslikult asjakohane. Öelda, et A põhjustab B, on sel juhul potentsiaalselt mitmetähenduslik: see võib tähendada, et A on mingil või teisel moel põhjuslikult seotud B-ga; või see võib tähendada, et A on B-le teatud viisil kausaalselt asjakohane, et A soodustab B-d või on positiivne tegur B esinemisel. Näiteks kui A takistab B, siis A loetakse B põhjuseks esimeses tähenduses, kuid mitte teises. Mõlemat tüüpi küsimustele vastamiseks võib kasutada põhjuslikkuse tõenäolisi teooriaid. A on B suhtes põhjuslikult asjakohane, kui A mõnes testolukorras muudab B tõenäosust mõnevõrra; arvestades, et A on B positiivne või soodustav põhjus, kui A suurendab B tõenäosust kõigis katsesituatsioonides.
Võltskorrelatsioonide probleem vaevab ka otsusteooria teatud versioone. See võib juhtuda siis, kui inimese valitud tegevus on teatud heade või halbade tulemuste sümptomaatika, põhjustamata neid tulemusi. (Kõige tuntum näide selle kohta on Newcombi probleem.) Sellistel juhtudel soovitavad mõned otsusteooria versioonid soovitada tegutseda nii, et saada häid uudiseid sündmustest, mis ei ole võimelised, selle asemel, et toimida soovitavad sündmused, mis on inimese kontrolli all. Paljud vastusteoreetikud on vastuseks pooldanud põhjusliku otsuse teooria versioone. Mõni versioon sarnaneb väga TS-iga.
Soovituslikud lugemised: see jaotis jälgib enam-vähem peamisi arenguid põhjuslikkuse tõenäosusteooriate ajaloos. NSO teooria versioone leidub Reichenbachis (1956, punkt 23) ja Suppes (1970, 2. peatükk). Hea (1961, 1962) on varajane essee tõenäosuslikust põhjuslikust seosest, milles on palju teadmisi, kuid millel on olnud üllatavalt vähe mõju hilisemate teooriate sõnastamisele. Salmon (1980) on nende teooriate mõjukas kriitika. TS esimesi versioone esitleti Cartwrightis (1979) ja Skyrmsis (1980). Eells (1991, peatükid 2, 3 ja 4) ja Hitchcock (1993) viivad läbi kaks kirjeldatud TS üldistust. Skyrms (1980) esitab põhjusliku otsuse teooria versiooni, mis on väga sarnane TS-iga. Vaadake ka kannet „Otsusteooria: põhjuslik”.
3.3 Asümmeetria
Põhiline tõenäosuse suurendamise idee teine suurem probleem on see, et tõenäosuse suurendamise suhe on sümmeetriline. Mõned tõenäosuste põhjuslikkuse teooriate pooldajad lihtsalt väidavad, et põhjused eeldavad nende mõju ajas. Nagu nägime eespool jaotises 1.4, on sellel strateegial mitmeid puudusi. Pange tähele ka seda, et kuigi ajaliste asukohtade määramine konkreetsetele sündmustele on täiesti sidus, pole nii selge, mida tähendab öelda, et üks omadus või sündmuse tüüp toimub enne teist. Näiteks mida tähendab öelda, et suitsetamine eelneb kopsuvähile? Suitsetamist on olnud palju ja kopsuvähki palju, mitte kõik neist ei esinenud enne kõiki viimaseid. See on probleem neile, kes on huvitatud omaduste või sündmustüüpide vahelise põhjusliku seose tõenäosusteooria pakkumisest.
Mõned manipuleeritavuse või agentuuride põhjuslikkuse teooriate kaitsjad on väitnud, et vajaliku asümmeetria tagab meie kui agentide vaatenurk. Hinnates, kas A on B põhjus, peame küsima, kas A suurendab B tõenäosust, kui olulised tingimuslikud tõenäosused on agendi tõenäosused: tõenäosused, mis B-l oleks A (või mitte - A), realiseeritakse valikuga vaba agenti. Kriitikud on mõelnud, millised need agendi tõenäosused on.
Muud lähenemisviisid püüavad leida põhjuse ja tagajärje asümmeetriat tõenäosuste endi struktuuris. Üks väga lihtne ettepanek oleks täpsustada katsesituatsioonide konstrueerimise viisi. (Vt eelmist jaotist testiolukordade arutamiseks.) Hinnates, kas A on B põhjus, peaksime fikseerima mitte ainult B sõltumatud põhjused, vaid ka A põhjused. Seega, kui B on põhjuseks A, mitte vastupidi, ei suurenda A B tõenäosust sobivas katsesituatsioonis, kuna B olemasolu või puudumine on juba fikseeritud. See idee on sisse viidud põhjuslikku Markovi seisundisse, mida on käsitletud allpool 5. osas. Traditsiooniliste tõenäosusteooria põhjuslike teooriate pooldajad pole seda strateegiat omaks võtnud. Selle põhjuseks võib olla asjaolu, et nende arvates viiks see täpsustus teooria liiga lähedale nõiaringile: selleks, et hinnata, kas A põhjustab B, peaksime juba teadma, kas B põhjustab A.
Ambitsioonikam lähenemisviis põhjusliku asümmeetria probleemile tuleneb Hans Reichenbachist. Oletame, et tegurid A ja B on positiivses korrelatsioonis:
1. P (A & B)> P (A) P (B)
On lihtne mõista, et see kehtib täpselt siis, kui A tõstab B tõenäosust ja vastupidi. Lisaks oletame, et on mõni tegur C, millel on järgmised omadused:
2. P (A & B | C) = P (A | C) P (B | C)
3. P (A & B | not-C) = P (A | not-C) P (B | not- C)
4. P (A | C)> P (A | not-C)
5. P (B | C)> P (B | ei-C).
Sel juhul moodustavad kolmik-ACB konjunktiivkahvli. Tingimused 2 ja 3 näevad ette, et C ja mitte-C varjatakse A-st B-st. Nagu nägime, juhtub see mõnikord siis, kui C on A ja B ühine põhjus. Tingimused 2 kuni 5 tähendavad 1, seega seletab C mingis mõttes A ja B korrelatsiooni. Kui C leiab aset varem kui A ja B ja kui ühtegi sündmust, mis rahuldaks 2 kuni 5, ei toimuks hiljem kui A ja B, siis ACB on tuleviku jaoks avatud konjunktiivkahvl. Analoogselt, kui leidub tulevikutegurit, mis rahuldab 2 kuni 5, kuid minevikufaktorit pole, on meil mineviku jaoks avatud konjunktiivkahvl. Kui mõlemad tegurid C ja tulevased tegurid D rahuldavad 2 kuni 5, moodustab ACBD suletud kahvli. Reichenbachi ettepanek oli, et suund põhjusest teise on suund, milles ülekaalus on lahtised kahvlid. Meie maailmastulevikuks on palju kahvleid, minevikule avatud on vähe või pole ühtegi. See ettepanek on tihedalt seotud Reichenbachi ühise põhjuse põhimõttega, mis ütleb, et kui A ja B on positiivses korrelatsioonis (st nad vastavad tingimusele 1), on olemas C, mis on nii A kui ka B põhjus ja mis neid sõelub üksteisest eemal. (Seevastu tavaliste efektide põhjuseid üldiselt ei uurita.)
Pole siiski selge, kas see asümmeetria minevikule avatud ja tulevikus avatud kahvlite vahel on sama ulatuslik, nagu see ettepanek eeldab. Kvantmehaanikas on omavahel seotud efektid, millel arvatakse olevat ühine põhjus, mis neid välja sõelub. Veelgi enam, kui ACB moodustab konjunktiivkahvli, milles C eelneb A-le ja B-le, kuid C-l on deterministlik toime D, mis ilmneb pärast A ja B, siis ACBD moodustab suletud kahvli. Selle ettepaneku lisaprobleemiks on ka see, et kuna see pakub põhjuste ja tagajärgede ülemaailmset järjestamist, näib a priori välistavat võimaluse, et mõni mõju võib nende põhjustele eelneda. Pakutakse keerukamaid katseid tuletada põhjuslikkuse suund tõenäosustest; siinsed küsimused ristuvad vähendamise probleemiga, mida on käsitletud allpool jaotises 6.4.
Soovituslikud lugemised: Suppes (1970, 2. peatükk) ja Eells (1991, 5. peatükk) määratlevad põhjusliku asümmeetria ajalise asümmeetria osas. Price (1991) kaitseb põhjusliku asümmeetria kontot agendi tõenäosuste osas; vaata ka kannet „põhjuslik seos ja manipuleerimine”. Reichenbachi ettepanek on esitatud tema teoses (1956, IV peatükk). Mõningaid raskusi selle ettepanekuga arutatakse Arntzeniuses (1993); vaata ka tema sisestust sellesse entsüklopeediasse jaotises „füüsika: Reichenbachi ühise põhjuse põhimõte”. Papineau (1993) on põhjusliku asümmeetria probleemi hea üldine arutelu tõenäosusteooriates. Hausman (1998) on põhjusliku asümmeetria probleemi üksikasjalik uurimus.
4. Konfaktuaalsed lähenemisviisid
Juhtiv lähenemisviis põhjusliku seose uurimisele on olnud põhjusliku seose analüüsimine kontrafaktuaalsete tingimuste osas. Konfaktuaalne tingimuslik on subjunktiivlause tingimuslik lause, mille eelkäik on faktiga vastuolus. Siin on näide: "kui liblikat ei oleks West Palm Beachis kasutatud, siis oleks Albert Gore Ameerika Ühendriikide president." Indeterministlike tulemuste korral võib osutuda vajalikuks kasutada tõenäosuslikke järeldusi: "kui liblikate hääletusvooru poleks West Palm Beachis kasutatud, oleks Albert Gore'il olnud 0,7 võimalus presidendiks valida." Tõenäolise kontrafaktuaalse põhjuslikkuse teooria (PC) eesmärk on analüüsida põhjuslikku seost nende tõenäosuslike kontrafaktuaalide osas. Öeldakse, et sündmus B sõltub põhjuslikult konkreetsest sündmusest A igaks juhuks, kui mõlemad esinevad ja tõenäosus, et B aset leiab A toimumise ajal, oli palju suurem, kui see oleks olnud vastaval ajal, kui A poleks toimunud. Seda vastuolulist olukorda tuleb mõista võimalike maailmade kaudu: on tõsi, kui lähimas võimalikus maailmas, kus A ei esine, on B tõenäosus palju väiksem kui see oli tegelikus maailmas. Sellel põhjusel ei mõisteta "tõenäosuse suurendamise" asjakohast mõistet tingimuslike tõenäosuste, vaid tingimusteta tõenäosuste osas erinevates võimalikes maailmades. Testiolukord ei ole tegurite konkreetne kooslus, vaid kõigi nende muutuste summa, mis jäävad muutustesse lähimasse võimalikesse maailma (desse), kus A ei esine. Pange tähele, et PC on mõeldud konkreetselt konkreetsete sündmuste ainsuse põhjusliku teooriana, mitte aga üldise põhjusliku teooriana.
Eelmises lõigus määratletud põhjuslik sõltuvus on põhjusliku seose jaoks piisav, kuid mitte vajalik. Põhjuslik põhjus on määratletud põhjusliku sõltuvuse esivanemana; see tähendab, et A põhjustab B igaks juhuks, kui toimub sündmuste jada C 1, C 2,…, C n, nii et C 1 sõltub põhjuslikult A-st, C 2 sõltub põhjuslikult C 1,…, B sõltub põhjuslikult C n. See modifikatsioon tagab, et põhjuslik seos on mööduv: kui A põhjustab C ja C põhjustab B, siis A põhjustab B. See muudatus on kasulik ka teatavate probleemide lahendamisel, mida on käsitletud allpool jaotises 6.2.
Kausatsioonifaktuaalsete teooriate pooldajad üritavad tuletada põhjuslikkuse asümmeetriat vastavast asümmeetriast kontrafaktuaalide tõeväärtustes. Näiteks võib olla tõsi, et kui Maarja poleks suitsetatud, oleks tal kopsuvähk vähem tõenäoline, kuid me ei nõustu tavaliselt sellega, et kui Maarjal pole kopsuvähki arenenud, oleks ta vähem suitsetada saanud. Tavalised kontrafaktuurid ei "jälgi" mõjudest põhjuste juurde. See tagasitõmbamise vastane keeld lahendab ka võltskorrelatsioonide probleemi: me ei ütleks, et kui mecury veerg poleks tõusnud, oleks õhurõhu langus olnud vähem tõenäoline ja seega oleks torm olnud ka vähem tõenäoline.
Üks oluline küsimus on, kas põhjuslikke seoseid analüüsides ilmnevaid kontrafaktuure saab iseloomustada ilma põhjuslikule seosele viitamata. Selleks tuleks öelda, mis muudab mõned maailmad teistest lähedasemaks, viitamata põhjuslikele mõistetele. Vaatamata mõnele huvitavale katsele ei ole selge, kas seda saab teha. Kui ei, siis pole võimalik põhjuslikku seost redutseerivat PC-analüüsi pakkuda, ehkki ikkagi võib olla võimalik välja tuua huvitavad seosed põhjuslikkuse, tõenäosuse ja kontrafaktuaalide vahel.
Filosoof Igal Kvart on olnud püsiv kriitik väitele, et kontrafaktuaalsust on võimalik analüüsida ilma põhjuslikku seost kasutamata. Ta on välja töötanud ainsuse põhjusliku seose tõenäosusteooria, mis ei kasuta kontrafaktuaale. Sellegipoolest on tema teoorial kontrafaktuaalsete teooriatega mitmeid ühiseid jooni: see on katse analüüsida sündmuste ainsuse seost; selles käsitletakse peamist tõenäosuse suurendamise ideed, et vältida mõnda jaotises 6.2 tõstatatud probleemist; ja see soovib olla põhjuslikku seost redutseeriv, ilma et oleks viidatud põhjuslikele seostele analüütikutes.
Soovituslikud lugemised: Lewis (1986a) on personaalarvuti jaoks sobiv koht. Lewis (1986b) on katse selgitada võimalike maailmade läheduse mõistet. Viimased katsed põhjuslikku seost analüüsida tõenäosuslike kontrafaktuaalide osas on muutunud üsna keerukaks; vt näiteks Noordhof (1999). Konfaktuaalsete põhjuslike teooriate edasiseks arutamiseks lugege kirjet jaotises „Põhjuslikud seosed, vastuolulised teooriad”. Kvarti teooria kohta vaata näiteks Kvart (1997).
5. Põhjuspõhine modelleerimine ja tõenäoline põhjuslik seos
5.1 Põhjuslik modelleerimine
Põhjuslikkuse modelleerimine on uus interdistsiplinaarne valdkond, mis on pühendatud põhjusliku järelduse meetodite uurimisele. See väli hõlmab statistika, tehisintellekti, filosoofia, ökonomeetria, epidemioloogia ja muude erialade panuseid. Selles valdkonnas on kõige suuremat filosoofilist huvi äratanud uurimisprogrammid - arvutiteadlane Judea Pearl ja tema kaastöötajad ning filosoofid Peter Spirtes, Clark Glymour ja Richard Scheines (SGS). Mitte juhuslikult on need kaks programmi kõige ambitsioonikamad oma väites, et nad on välja töötanud algoritmid põhjuslike järelduste tegemiseks statistiliste andmete põhjal. Need väited on tekitanud palju poleemikat, sageli üsna tuliseid. Täpsemalt,näib olevat palju vastupanu ideele, et automatiseeritud protseduurid võivad asendada subjektipõhiseid taustateadmisi ja head eksperimentaalset ülesehitust, asjadest, millest põhjuslikud järeldused on alati sõltunud. Mingil määral on see arutelu üks rõhuasetustest ja reklaamist. Nii Pearl kui ka SGS väidavad selgesõnalisi eeldusi, mis tuleb teha enne, kui nende protseduurid annavad tulemusi. Kriitikud süüdistavad esiteks seda, et need eeldused maetakse täpse trükisena, samal ajal kui automatiseeritud protseduure reklaamitakse paksus kirjas; ja teiseks, et nõutavad eeldused on realistlikel juhtudel harva täidetud, muutes uued protseduurid praktiliselt kasutuks. Need tasud on risti küsimusega, kas tehnikad toimivad reklaamitud viisil, kui vajalikud eeldused kehtivad.asjadest, millest põhjuslik järeldus on alati sõltunud. Mingil määral on see arutelu üks rõhuasetustest ja reklaamist. Nii Pearl kui ka SGS väidavad selgesõnalisi eeldusi, mis tuleb teha enne, kui nende protseduurid annavad tulemusi. Kriitikud süüdistavad esiteks seda, et need eeldused maetakse täpse trükisena, samal ajal kui automatiseeritud protseduure reklaamitakse paksus kirjas; ja teiseks, et nõutavad eeldused on realistlikel juhtudel harva täidetud, muutes uued protseduurid praktiliselt kasutuks. Need tasud on risti küsimusega, kas tehnikad toimivad reklaamitud viisil, kui vajalikud eeldused kehtivad.asjadest, millest põhjuslik järeldus on alati sõltunud. Mingil määral on see arutelu üks rõhuasetustest ja reklaamist. Nii Pearl kui ka SGS väidavad selgesõnalisi eeldusi, mis tuleb teha enne, kui nende protseduurid annavad tulemusi. Kriitikud süüdistavad esiteks seda, et need eeldused maetakse täpse trükisena, samal ajal kui automatiseeritud protseduure reklaamitakse paksus kirjas; ja teiseks, et nõutavad eeldused on realistlikel juhtudel harva täidetud, muutes uued protseduurid praktiliselt kasutuks. Need tasud on risti küsimusega, kas tehnikad toimivad reklaamitud viisil, kui vajalikud eeldused kehtivad.esiteks, et need eeldused maetakse täpse trükisega, samal ajal kui automatiseeritud protseduure reklaamitakse paksus kirjas; ja teiseks, et nõutavad eeldused on realistlikel juhtudel harva täidetud, muutes uued protseduurid praktiliselt kasutuks. Need tasud on risti küsimusega, kas tehnikad toimivad reklaamitud viisil, kui vajalikud eeldused kehtivad.esiteks, et need eeldused maetakse täpse trükisega, samal ajal kui automatiseeritud protseduure reklaamitakse paksus kirjas; ja teiseks, et nõutavad eeldused on realistlikel juhtudel harva täidetud, muutes uued protseduurid praktiliselt kasutuks. Need tasud on risti küsimusega, kas tehnikad toimivad reklaamitud viisil, kui vajalikud eeldused kehtivad.
Meie mureks pole siin mitte nende põhjuslike järelduste meetodite tõhusus, vaid pigem nende filosoofilised alused. Jälgime siin SGS-i arenguid, kuna need sarnanevad tugevamalt eelmises jaotises 3 kirjeldatud tõenäosuste põhjuslikkuse teooriatega. (Pearli lähenemisviisil on vähemalt selle hilisemas arengus tugevam seos kontrafaktuaalsete lähenemisviisidega.)
Soovitatud lugemised: Pearl (2000) ja Spirtes, Glymour ja Scheines (2000) on kahe käsitletud uurimisprogrammi kõige detailsemad esitlused. Mõlemad teosed on üsna tehnilised, ehkki Pärli (2000) epiloog pakub Pearli loomingule väga loetavat ajaloolist sissejuhatust. Pearl (1999) sisaldab ka mõistlikult juurdepääsetavat sissejuhatust Pearli mõnele uuemale arengule. Scheines (1997) on SGS (2000) mõne idee mittetehniline sissejuhatus. McKim ja Turner (1997) on põhjuskogude modelleerimist käsitlev paberikogu, mis sisaldab ka mõnda olulist SGS-i kriitikat.
5.2 Markovi ja minimaalsuse tingimused
Saame siin esitada ainult SGS-i raamistiku väga algelise ülevaate. Alustame muutujate komplektiga V. Komplekt võib sisaldada näiteks muutujaid, mis tähistavad elanikkonna haridustaseme, sissetuleku, vanemliku sissetuleku jt. Need muutujad erinevad teguritest, mis tavaliselt ilmnevad tõenäosusteooria põhjustes. Tegurid seisavad muutujate ees nii, nagu määravad. "Tulu" on muutuja; "mille sissetulek on 40 000 dollarit aastas" on tegur. Arvestades muutujate komplekti, võime selle komplekti jaoks määratleda kaks erinevat matemaatilist struktuuri. Esiteks on V-le suunatud graaf G suunatud servade või 'noolte' komplekt, mille muutujad on V-skui nende tipud. Muutuja X on Y 'vanem' igaks juhuks, kui leidub nool X-st Y-ni. X on Y 'esivanem' (samamoodi Y on X 'järeltulija') igaks juhuks, kui X-ist Y-le on suunatud suunatud tee, mis koosneb nooltest, mis ühendavad vahemuutujaid. Suunatud graaf on atsükliline, kui silmuseid pole, see tähendab, kui ükski muutuja pole iseenesest esivanem. Lisaks suunatud atsüklilisele graafile V kohal on meil ka tõenäosusjaotus P muutujate väärtuste suhtes V-s.
Suunatud atsükliline graaf G üle V võib olla seotud tõenäosusjaotusega mitmel viisil. Üks oluline tingimus, mida need kaks võivad täita, on nn Markovi tingimus:
MC: iga X väärtuse V korral ja muutujate Y hulga Y korral V / DE (X), P (X | PA (X) ja Y) = P (X | PA (X)); kus DE (X) on X järglaste kogum ja PA (X) on X vanemate komplekt.
Märge vajab pisut täpsustamist. Mõelge näiteks võrdõiguslikkuse esimesele terminile. Kuna X on muutuja, pole tegelikult mõtet rääkida X tõenäosusest ega X tinglikust tõenäosusest. On mõistlik rääkida 40 000 dollari sissetuleku tõenäosusest aastas (vähemalt kui me räägime mõne täpselt määratletud elanikkonna liikmetest), kuid "sissetuleku" tõenäosusest pole mõtet rääkida. (Pange tähele, et me ei pea siin silmas mõne sissetuleku või muu olemasolu tõenäosust. See tõenäosus on üks, eeldusel, et lubame nulli arvestada sissetuleku väärtuseks.) Selle MC sõnastuse puhul kasutatakse ühist notariaalset tava. Kui ilmub muutuja või muutujate kogum, on vaikiv universaalne kvantifikaator kõnesoleva (te) muutuja (te) väärtuste vahel. Seega tuleks MC-d mõista nii, et see väidab võrdsust kahe tingimusliku tõenäosuse vahel, mis kehtivad muutuja X kõigi väärtuste ja kõigi muutujate väärtuste vahel Y ja PA (X). Markovi tingimus ütleb, et X-i vanemad eemaldavad X kõigist muudest muutujatest, välja arvatud X-i järeltulijad. Arvestades muutujate väärtusi, mis on X-i vanemad, ei muuda muutujate Y- väärtused (mis ei hõlma X-i järeltulijaid) tõenäosust, et X võtab mõne antud väärtuse.
Nagu öeldud, kirjeldab Markovi tingimus puhtalt formaalset suhet abstraktsete üksuste vahel. Oletame siiski, et graafikule ja tõenäosusjaotusele anname empiirilisi tõlgendusi. Graafik kujutab põhjuslikke seoseid muutujate vahel populatsioonis ja tõenäosusjaotus esindab empiirilist tõenäosust, et populatsiooni üksikisikul on asjaomaste muutujate teatud väärtused. Kui suunatud graafile antakse põhjuslik tõlgendus, nimetatakse seda põhjuslikuks graafiks. Naaseme varsti tagasi küsimuse juurde, mida täpselt põhjuseta graafil olevad nooled tähistavad.
Põhjusliku Markovi tingimus (CMC) väidab, et populatsiooni MC-d hoitakse, kui neile tõlgendustele antakse suunatud graaf ja tõenäosusjaotus. CMC ei kehti üldiselt, vaid ainult siis, kui teatavad täiendavad tingimused on täidetud. Näiteks V peab sisaldama kõiki levinumad põhjused muutujaid, mis on kantud V. Oletame näiteks, et V = {X, Y}, et kumbki muutuja pole teise põhjustaja ja Z on X ja Y üldine põhjus (tegelik põhjuslik struktuur on näidatud joonisel 3 allpool). Õige põhjuspõhine graaf V-lei sisalda nooli, kuna ei X ega Y põhjusta üksteist. Kuid X ja Y on tõenäolises korrelatsioonis peamise ühise põhjuse tõttu. See on CMC rikkumine. Kuna {X, Y} õigel põhjuslikul graafil pole nooli, pole X-l vanemaid ega järeltulijaid; seega tähendab CMC, et P (X | Y) = P (X). See võrdsus on vale, kuna X ja Y on tegelikult korrelatsioonis. CMC võib ebaõnnestuda ka teatud tüüpi heterogeensete populatsioonide puhul, mis koosnevad erineva põhjusliku struktuuriga alampopulatsioonidest. Ja CMC ebaõnnestub teatud kvantisüsteemide korral. Üks poleemikat tekitav valdkond puudutab seda, mil määral tegelikud populatsioonid rahuldavad CMC-d võrreldes muutujate komplektidega, mida tavaliselt kasutatakse empiirilistes uuringutes. Edasise arutelu jaoks eeldame, et CMC kehtib.
Joonis 3
Joonis 3
Põhjusliku Markovi tingimus on Reichenbachi ühise põhjuse põhimõtte üldistus, mida on käsitletud jaotises 3.3. Siin on mõned näited selle toimimisest.
Joonis 4
Joonis 4
Joonistel 3 ja 4 tähendab CMC, et Z väärtused varjavad X väärtused Y väärtustest.
Joonis 5
Joonis 5
Joonis 6
Joonis 6
Joonistel 5 ja 6 tähendab CMC taas seda, et Z väärtused varjavad X väärtused Y väärtustest. Kuid CMC ei tähenda, et W väärtused eraldaksid X väärtused joonisel 5 toodud Y väärtustest, samas kui W väärtused eraldavad X väärtused joonisel 6 toodud Y väärtustest. See näitab, et X ja Y ühiseks põhjuseks olemine pole nende muutujate väärtuste sõelumiseks vajalik ega piisav.
Joonis 7
Joonis 7
Joonisel 7 on nii Z kui W X ja Y tavalised põhjused, kuid CMC ei tähenda, et X-i ja Y-väärtuste sõelumiseks piisab neist kummastki. See näib mõistlik: kui Z väärtust fikseeritakse, peaksime eeldama, et X ja Y jäävad W toimingu tõttu korrelatsiooni. CMC tähendab, et Z ja W varjavad ühiselt X ja Y; see tähendab, et kui me sõltume Z ja W väärtustest, siis X ja Y vahel puudub korrelatsioon.
Teine oluline seos suunatud graafi ja tõenäosusjaotuse vahel on miinimumtingimus. Oletame, et muutujate komplekti V suunatud graaf G vastab Markovi tingimusele tõenäosusjaotuse P suhtes. Minimality seisukord kinnitab, et ükski sub-graafik G üle V vastab ka Markov seisukord suhtes P. Põhjusliku minimaalsuse tingimus väidab, et minimaalsuse tingimus kehtib siis, kui Gja P-le antakse nende empiirilised tõlgendused. Näitena kaaluge muutujate komplekti {X, Y}, laske olla nool X-st Y-ni ja oletagem, et X ja Y on tõenäosuslikult üksteisest sõltumatud P-s. See graafik vastaks Markovi tingimusele P suhtes: ühtegi MC volitatud iseseisvussuhet pole olemas (tegelikult ei volita MC iseseisvussuhteid). Kuid see graafik rikuks minimaalsuse tingimust P suhtes, kuna alamgraaf, mis jätab noole X-st Y-ni, vastaks ka Markovi tingimusele.
Soovitatud lugemised: Spirtes, Glymour ja Scheines (2000) ja Scheines (1997). Hausman ja Woodward (1999) kirjeldavad üksikasjalikult põhjuslikku Markovi seisundit.
5.3 Mida nooled tähendavad?
Nüüd on meil parem positsioon öelda midagi selle kohta, mida põhjuslikud graafikud näitavad nooled. Kõigepealt kaaluge lihtsat graafikut, millel on kaks muutujat X ja Y ning nool X-st Y-ni. Minimaalsuse tingimus eeldab, et kaks muutujat pole tõenäosuslikult iseseisvad. See tähendab, et X-i ja Y-i väärtused x ja x 'peavad olema sellised, et
P (Y = y | X = x)
mitte =
P (Y = y | X = x ').
See ei ütle midagi selle kohta, kuidas X kannab Y-d. Oletame näiteks, et meil on kolme muutujaga mudel, sealhulgas muutujad suitsetamine, kehaline koormus ja südamehaigused. Põhjusgraafik sisaldaks (eeldatavasti) noolt suitsetamisest südamehaigustesse ja noolt treeningust südamehaiguseks. Miski graafikul ei näita, et suurenenud suitsetamise tase suurendab südamehaiguste riski ja raskust, samas kui suurenenud treening (kuni punktini niikuinii) vähendab südamehaiguste riski ja raskust. Seega viitavad kausaalse graafiku nooled ainult sellele, et üks muutuja on teise suhtes põhjuslikult asjakohane, ega ütle midagi selle olulisuse kohta (olgu see siis soodustav, pärssiv või interakteeruv põhjus või seisab see mõne keerukama seose korral)..
Joonis 8
Joonis 8
Mõelge joonisele 8. Pange tähele, et see erineb jooniselt 4 selle poolest, et on olemas täiendav nool, mis kulgeb otse X-st Y-ni. Mida see nool X-st Y-ni näitab? See ei tähenda üksnes seda, et X on Y-le põhjuslikus seoses; joonisel 4 on loomulik eeldada, et X on Y suhtes oluline selle mõju tõttu Z-le. Rakendades põhjuslikke Markovi ja miinimumtingimusi, näitab nool X-st Y-ni, et Y sõltub tõenäosuslikult X-ist, isegi kui Z väärtust fikseeritakse. See tähendab, et X teeb Y jaoks tõenäosusliku erinevuse, üle selle erinevuse, mille ta muudab selle mõju tõttu Z-le. Joonis 8 näitab seega, et X mõjutab Y-d kahel erineval marsruudil: üks marsruut, mis kulgeb läbi muutuja Z, ja teine marsruut, mis on otsene, st vahendamata ühegi teise V muutujaga. Vaadake illustratsiooniks tuntud näidet, mis on tingitud Germund Hesslow'st. Rasestumisvastaste tablettide tarbimine (X) on tromboosi riskitegur (Y). Teisest küljest on rasestumisvastased tabletid tõhus raseduse ennetaja (Z), mis on omakorda võimas tromboosi riskifaktor. Rasestumisvastaste tablettide kasutamine võib seega mõjutada tromboosi tõenäosust kahel erineval viisil, millest üks on otsene ja teine rasestumise tõenäosus. Kas rasestumisvastased tabletid suurendavad või vähendavad tromboosi tõenäosust üldiselt, sõltub nende kahe tee suhtelisest tugevusest. Eespool punktis 3 kirjeldatud tõenäosustepõhisuse teooriad sobivad ühe teguri või muutuja kogu- või netomõju analüüsimiseks teisele,arvestades, et selles jaotises käsitletud põhjusliku modelleerimise tehnikad on peamiselt suunatud põhjusliku süsteemi lagundamisele põhjusliku mõju üksikutele marsruutidele.
Soovituslikud lugemised: rasestumisvastaste tablettide näide esitati algselt ajakirjas Hesslow (1976). Hitchcock (2001a) arutleb kogu- või netomõju ja põhjusliku mõju eristamise üle üksikute marsruutide vahel.
5.4 Ustavuse tingimus
Viimane tingimus, mida SGS laialdaselt kasutab, on ustavusseisund. (Ma loobun põhjuslike ja mittepõhjuslike versioonide eristamisest.) Ustavuse tingimus ütleb, et kõiki (tingimuslikke ja tingimusteta) tõenäosuslikke sõltumatusi, mis eksisteerivad V muutujate hulgas, nõutakse põhjusliku Markovi tingimustes. Oletame näiteks, et V= {X, Y, Z}. Oletame ka, et X ja Y on tingimusteta teineteisest sõltumatud, kuid sõltuvad Z-st. (Kaks muud muutujate paari on sõltuvad, nii tinglikult kui ka tingimusteta.) Joonisel 8 esitatud graafik ei vasta selle jaotuse ustavuse tingimusele (kõnekeelne, graaf ei ole jaotusele truu). Joonisel 8 kujutatud graafikul rakendatud CMC ei tähenda X ja Y sõltumatust. Seevastu joonisel 9 näidatud graafik vastab kirjeldatud jaotusele. Pange tähele, et joonis 8 vastab miinimumtingimusele; ükski alamgraaf ei vasta kirjeldatud jaotuse osas CMC-le. (Joonise 9 graafik ei ole joonise 8 graafiku alamgraaf.)
Joonis 9
Joonis 9
Usaldusväärsuse tingimus tähendab, et ühe muutuja põhjuslikud mõjud teisele mitmel põhjuslikul teel ei „tühistu”. Näiteks oletagem, et joonis 8 tähistab õigesti selle põhjuslikku struktuuri. Siis tähendab ustavusseisund, et X ja Y ei saa empiirilises jaotuses olla tingimusteta üksteisest sõltumatud. Hesslow näites tähendab see, et rasestumisvastaste tablettide kalduvust tekitada tromboosi otsese tee kaudu ei saa täpselt tühistada rasestumisvastaste tablettide kalduvus vältida tromboosi raseduse vältimisega. See „tühistamiseta” tingimus näib olevat ebamõistlik metafüüsilise või kontseptuaalse piiranguna põhjusliku seose ja tõenäosuste vahelisele seosele. Miks ei saa konkureerivad põhjuslikud teed üksteist tühistada? Newtoni füüsika on tõepoolest meile näide:minu kehale gravitatsiooni mõjul allapoole suunatud jõud käivitab minu keha põrandast võrdse ja vastupidise ülespoole suunatud jõu. Mu keha reageerib nii, nagu kumbki jõud sellele ei mõjuks. Ustavuse tingimus näib olevat pigem metoodiline põhimõte. Arvestades jaotust {X, Y, Z}, milles X ja Y on sõltumatud, peaksime järeldama, et põhjuslik struktuur on kujutatud joonisel 9, mitte joonisel 8. Selle põhjuseks on asjaolu, et joonis 8 on lõplikult välistatud jaotus, vaid pigem seetõttu, et see on põhjendamatult keeruline: see postuleerib põhjuslikke seoseid, mis ei ole vajalikud tõenäosussõltuvuse aluseks oleva mustri selgitamiseks. Ustavusseisund on seega Ockhami habemenuga ametlik versioon. Mu keha reageerib nii, nagu kumbki jõud sellele ei mõjuks. Ustavuse tingimus näib olevat pigem metoodiline põhimõte. Arvestades jaotust {X, Y, Z}, milles X ja Y on sõltumatud, peaksime järeldama, et põhjuslik struktuur on kujutatud joonisel 9, mitte joonisel 8. Selle põhjuseks on asjaolu, et joonis 8 on lõplikult välistatud jaotus, vaid pigem seetõttu, et see on põhjendamatult keeruline: see postuleerib põhjuslikke seoseid, mis ei ole vajalikud tõenäosussõltuvuse aluseks oleva mustri selgitamiseks. Ustavusseisund on seega Ockhami habemenuga ametlik versioon. Mu keha reageerib nii, nagu kumbki jõud sellele ei mõjuks. Ustavuse tingimus näib olevat pigem metoodiline põhimõte. Arvestades jaotust {X, Y, Z}, milles X ja Y on sõltumatud, peaksime järeldama, et põhjuslik struktuur on kujutatud joonisel 9, mitte joonisel 8. Selle põhjuseks on asjaolu, et joonis 8 on lõplikult välistatud jaotus, vaid pigem seetõttu, et see on põhjendamatult keeruline: see postuleerib põhjuslikke seoseid, mis ei ole vajalikud tõenäosussõltuvuse aluseks oleva mustri selgitamiseks. Ustavusseisund on seega Ockhami habemenuga ametlik versioon.peaksime järeldama, et põhjuslik struktuur on selline, nagu on kujutatud joonisel 9, mitte joonisel 8. Seda mitte seetõttu, et joonis 8 oleks jaotuse abil lõplikult välistatud, vaid pigem seetõttu, et see on põhjendamatult keeruline: see postuleerib põhjuslikke seoseid, mis pole vajalikud selgitage tõenäosussõltuvuse alusmustrit. Ustavusseisund on seega Ockhami habemenuga ametlik versioon.peaksime järeldama, et põhjuslik struktuur on selline, nagu on kujutatud joonisel 9, mitte joonisel 8. Seda mitte seetõttu, et joonis 8 oleks jaotuse abil lõplikult välistatud, vaid pigem seetõttu, et see on põhjendamatult keeruline: see postuleerib põhjuslikke seoseid, mis pole vajalikud selgitage tõenäosussõltuvuse alusmustrit. Ustavusseisund on seega Ockhami habemenuga ametlik versioon.
SGS kasutab põhjusliku Markovi, minimaalsuse ja ustavuse tingimusi, et tõestada mitmesuguseid statistilisi eristamatuse teoreeme. Need teoreemid ütlevad meile, millal kahte erinevat põhjuslikku struktuuri saab või ei saa nende tõenäosusjaotuse alusel eristada. Naaseme selle teema juurde tagasi jaotises 6.4.
Soovitatud lugemised: Spirtes, Glymour ja Scheines (2000) ja Scheines (1997).
6. Muud küsimused ja probleemid
6.1 Kontekstuaalne-ühehäälsus
TS väitel peab põhjus suurendama selle mõju tõenäosust igas katsesituatsioonis. Seda on nimetatud kontekstuaalse-ühehäälsuse nõudeks. Selle nõude suhtes on tundlik järgmine näide. Oletame, et on olemas geen, millel on järgmine toime: geeni omavatel inimestel on kopsuvähki haigestumise võimalused vähenenud. Kujutagem ette, see geen on väga haruldane (tõsi, see ei pea inimpopulatsioonis üldse eksisteerima, kui inimestel on selle geeni omamise tõenäosus, tõenäoliselt väga ebatõenäolise mutatsiooni tagajärjel, nullist erinev). Selle stsenaariumi korral esineksid testolukorrad (need, kus geeni olemasolu fikseeritakse), kus suitsetamine vähendab kopsuvähi tõenäosust: seega ei oleks kontekstis ühehäälsuse nõude kohaselt suitsetamine kopsuvähi põhjus. Sellegipoolest näib ebatõenäoline, et sellise geeni (või pelgalt selle esinemise võimaluse) avastamine viiks meid loobuma väitest, et suitsetamine põhjustab kopsuvähki.
See vastuväide vastab kindlasti põhjusliku keele tavapärase kasutamise kohta. Sellegipoolest on konteksti üksmeele kaitsjal võimalik vastata, et ta on huvitatud täpse kontseptsiooni esitamisest, mis asendaks meie igapäevasele kasutamisele vastava ebamäärase mõiste põhjusliku seose. Geenivabadest isikutest koosnevas populatsioonis põhjustab suitsetamine kopsuvähki. Ainult geeni omavatest isikutest koosneva elanikkonna seas hoiab suitsetamine ära kopsuvähi.
Pange tähele, et see vaidlus tekib ainult heterogeense elanikkonna kontekstis. Kui piirduda ainult ühe konkreetse testiolukorraga, võivad mõlemad pooled kokku leppida, et suitsetamine põhjustab selles testpopulatsioonis kopsuvähki igaks juhuks, kui see suurendab kopsuvähi tõenäosust selles katsesituatsioonis.
Üks seisukoht selles arutelus sõltub osaliselt sellest, kuidas tahetakse kasutada selliseid üldisi põhjuslikke väiteid nagu „suitsetamine põhjustab kopsuvähki“. Kui mõelda nendesse kui põhjuslikesse seadustesse, võib konteksti-ühehäälsuse nõue tunduda atraktiivne. Kui “suitsetamine põhjustab kopsuvähki” on omamoodi seadus, siis ei tohiks selle tõde sõltuda suitsetamise tagajärgi tagurdava geeni nappusest. Seevastu võib põhjuslikust väitest aru saada praktilisemal viisil, käsitledes seda omamoodi poliitika juhtpõhimõttena. Kuna kõnealune geen on väga haruldane, oleks rahvaterviseorganisatsioonidel mõistlik edendada suitsetamise esinemist vähendavat poliitikat.
Soovitatud lugemised: Dupré; (1984) esitab selle väljakutse konteksti ühehäälsuse nõudele ja pakub alternatiivi. Eells (1991, peatükid 1 ja 2) kaitseb konteksti ühehäälsust, kasutades ideed, et põhjuslikke väiteid esitatakse elanikkonna suhtes. Hitchock (2001b) sisaldab täiendavat arutelu ja arendab ideed käsitleda üldisi põhjuslikke väiteid poliitika juhtpõhimõtetena.
6.2 Võimalikud vastunäidised
Arvestades peamist tõenäosuse suurendamise ideed, võiks eeldada, et tõenäoliste põhjuslikkuse teooriate oletatavad vastanäited on kahte põhitüüpi: juhtumid, kus põhjused ei suuda tõsta nende mõju tõenäosust, ja juhtumid, kus põhjused, mis ei põhjusta põhjustavad mõju puudumise tõenäosust. Kirjanduses toimunud arutelu on keskendunud peaaegu täielikult esimesele näitele. Vaatleme Deborah Roseni tõttu järgmist näidet. Golfimängija viilutab halvasti golfipalli, mis suundub kareda poole, kuid põrkub siis puu otsast ja taskusse, et selles oleks auk. Golfimängija viil vähendas palli tassis kerimise tõenäosust, kuid põhjustas selle tulemuse. Üks võimalus seda probleemi vältida on võrrelda tõenäosusi, mida võrreldakse. Kui tähistame viilu A, siis mitte-A on mitmete alternatiivide lahusus. Üheks selliseks alternatiiviks on puhas lask - selle alternatiiviga võrreldes vähendas viil hole-in-one'i tõenäosust. Teiseks alternatiiviks pole üldse laskmine, mille suhtes viil suurendab "ühes-ühes" tõenäosust. Viimati nimetatud tüüpi võrdluse abil saame näite kohta tagasi oma algsed intuitsioonid.
Teist tüüpi vastanäidis hõlmab põhjuslikku ennetamist. Oletame, et palgamõrvar paneb kuninga jooki nõrga mürgi, mille tagajärjel sureb 30%. Kuningas joob mürki ja sureb. Kui palgamõrvar poleks jooki mürgitanud, oleks tema kaaslane vürtsitanud jooki veelgi surmavama eliksiiriga (70% surmavõimalusest). Näites põhjustas palgamõrvar kuninga surma joogi mürgitamisega, ehkki naine vähendas tema surma võimalust (70% -lt 30% -ni). Siin alandas põhjus surma tõenäosust, kuna see eeldas veelgi tugevamat põhjust.
Üks lähenemisviis sellele probleemile, mis on sisse ehitatud ülaltoodud 4. jaos kirjeldatud vastuolulisele lähenemisviisile, on põhjusliku seostumise põhimõtte rakendamine. Mõrvari tegevus suurendas kuninga joogis nõrkade mürkide esinemise tõenäosust ja sellest tingituna. Nõrkade mürkide esinemine kuninga joogis suurendas kuninga surma tõenäosust ja põhjustas selle. (Selleks ajaks on juba otsustatud, et kaaslane ei mürgita jooki.) Transitiivsuse tõttu põhjustas mõrvari tegevus kuninga surma. Väide, et põhjuslik seos on transitiivne, on siiski väga vaieldav ja selle kohta on esitatud palju veenvaid vastunäiteid.
Teine lähenemisviis oleks tugineda jaotises 5.3 toodud eristusele. Mõrvari tegevus mõjutab kuninga surmavõimalusi kahel erineval viisil: esiteks viib see kuninga jooki nõrga mürgi; teiseks takistab see tugevama mürgi sissetoomist. Netoefekt on kuninga surmavõimaluse vähendamine. Sellegipoolest võime eraldada esimese nendest mõjudest (mida tähistaks nool põhjuspõhises graafikus). Teeme seda, hoides fikseerituna kaastöötaja tegevusetust: arvestades, et kaastöötaja tegelikult ei mürgitanud jooki, suurendas mõrvari tegevus kuninga surmavõimalust (nullilähedalt 0,3-ni). Peame palgamõrvari tegevust surma põhjustajaks, kuna see suurendas surma võimalust ühel neid sündmusi ühendaval marsruudil.
Teist tüüpi näidisproovi korral tulistavad kaks püssimeest tulistada sihtmärki. Igal neist on teatav löömise tõenäosus ja kindel puudumise tõenäosus. Oletame, et ükski tõenäosustest ei ole üks ega null. Tegelikult tabab esimene püssimees ja teine jääb mööda. Sellegipoolest tegi teine püssimees tule ja tulistades suurendas tõenäosust, et sihtmärk lüüakse, mis see oli. Ehkki on ilmselgelt vale öelda, et teise püssimehe tulistamine põhjustas sihtmärgi löögi, näib, et sellele tagajärjele on pühendatud tõenäosuslik põhjuslikkuse teooria. Selle probleemi loomulik lähenemisviis oleks proovida ühendada põhjuslikkuse tõenäosusteooria nõude põhjuse ja tagajärje vahelise spontaemporaalse seose nõudega, ehkki pole üldse selge, kuidas see hübriidteooria toimiks.
Soovitatavad lugemised:Deborah Rosenist tulenev golfipalli näide on esmakordselt esitatud Suppes (1970). Salmon (1980) sisaldab mitmeid näiteid tõenäosuse vähendamise põhjustest. Hitchcock (1995) esitas vastuse. Lewis (1986a) arutab soodustuste juhtumeid, vaata ka sissejuhatust põhjuslike seoste kohta: kontrafaktuaalsed teooriad. Hithcock (2001a) esitab lahenduse lagunemisel komponentide põhjuslikeks teedeks. Woodward (1990) kirjeldab kahe püssimehe näitel struktureeritud struktuuri. Humphreys (1989, osa 14) vastab. Menzies (1989, 1996) käsitleb näiteid, mis hõlmavad põhjuslikku ennetamist, kui mittepõhjused suurendavad mõju puudumise tõenäosust. Hitchcock (2002) annab nendest näidetest üldise ülevaate. Põhjuse ja tagajärje analüüsi katsete kohta külgnevate protsesside osas leiate kandest “põhjuslik seos:põhjuslikud protsessid.”
6.3 Ainsus ja üldine põhjuslik seos
Ülaltoodud jaotises 2 märkisime, et me põhjustame vähemalt kahte erinevat tüüpi põhjuslikku väidet: ainsust ja üldist. Seda eristust silmas pidades võime märkida, et eelmises jaotises nimetatud vastunäited on kõik formuleeritud ainsuse põhjusliku seose järgi. Nii et üks võimalik reaktsioon eelmise lõigu vastunäidetele oleks väita, et põhjuslikkuse tõenäosusteooria on sobiv ainult üldise põhjusliku seose jaoks ja ainsuse põhjuslik seos nõuab eraldi filosoofilist teooriat. Selle sammu üks tagajärg on see, et on (vähemalt) kaks eraldiseisvat põhjusliku seose liiki, millest igaüks vajab oma filosoofilist ülevaadet - mitte aga täiesti õnnelikku olukorda.
Soovituslikud lugemised: Ainsuse ja üldise põhjusliku seose erinevate teooriate vajadust kaitstakse artiklites Good (1961, 1962), Sober (1985) ja Eells (1991, sissejuhatus ja 6. peatükk). Eells (1991, 6. peatükk) pakub välja ainsuse põhjusliku seose selge tõenäosusteooria tõenäosuste ajalise arengu osas. Carroll (1991) ja Hitchcock (1995) pakuvad kahte üsna erinevat reageerimisliini. Hitchcock (2001b) väidab, et siin on tööl (vähemalt) kaks erinevat erinevust.
6.4 Redutseerimine ja ringlus
Tulles tagasi 3. jaotises visandatud teooriate juurde, tuletage meelde, et teooria NSO oli katse põhjuslikku seost reduktiivselt analüüsida tõenäosuste (ja võib-olla ka ajalises järjekorras) osas. Seevastu TS määratleb põhjuslikud seosed tõenäosuste osas, mis sõltuvad katsetingimuste spetsifikatsioonidest, mida ise iseloomustatakse põhjuslikes tingimustes. Seega näib, et viimati nimetatud teooriad ei saa olla põhjusliku seose analüüsid, kuna põhjuslik seos ilmneb analüütikutes. Arvestades, et TS sisaldab NSO-s väga vajalikke parandusi, näib, et tõenäosuste põhjuslikku seost ei saa vähendada. Võimalik, et see loobub liiga kiiresti. Selleks, et teha kindlaks, kas põhjusliku seose tõenäoline vähendamine on võimalik, ei ole kesksel kohal küsimus, kas sõna “põhjus” ilmub nii analüüsi kui ka analüütilisse; pigempõhiküsimus peaks olema see, kas arvestades tõenäosuste määramist tegurite kogumile, on nende tegurite hulgas ainulaadne põhjuslike seoste komplekt, mis ühildub tõenäosuse määramise ja kõnealuse teooriaga.
Nendest olulisemad tööd on teinud Spirtes, Glymour ja Scheines. Selle asemel, et anda ülevaade tulemuste üksikasjadest, tutvustame siin üldisemat arutelu. Oletame, et antakse tegurite kogum ja nende tegurite vaheline põhjuslike seoste süsteem: nimetage seda põhjuslikuks struktuuriks CS. Olgu T teooria, mis ühendab põhjuslikke seoseid tegurite vahel tõenäosussuhetega tegurite vahel. Siis on põhjuslik struktuur CS tõenäosuslikult T suhtes eristatav, kui iga tõenäosuse määramisel CS teguritele, mis ühildub CS ja T-ga, on CS ainulaadne põhjuslik struktuur, mis ühildub T-ga ja nende tõenäosustega. (Võiks formuleerida nõrgema eristatavuse, nõudes, et CS-d määravad üheselt ainult tõenäosuste määramine). IntuitiivseltT võimaldab järeldada, et põhjuslik struktuur on tegelikult CS, arvestades tegurite vahelisi tõenäosussuhteid. Arvestades põhjusliku seose tõenäosuslikku teooriat, on võimalik ette kujutada paljusid erinevaid omadusi. Siin on mõned võimalused:
Kõik põhjuslikud struktuurid on T suhtes tõenäosuslikult eristatavad
Kõik põhjuslikke struktuure, millel on mõni huvitav omadus, saab tõenäosuslikult T-ga eristada
Mis tahes põhjuslikku struktuuri saab kinnistada põhjuslikku struktuuri, mis on T suhtes tõenäoline
Maailma tegelik põhjuslik struktuur (eeldusel, et selline asi on olemas) on T suhtes tõenäoline.
Pole selge, mis tüüpi eristatavuse omadustel teooria peab olema, et kajastada põhjuslikkuse vähenemist tõenäosusteks. Seega on küsimus, kas põhjuslikku seost saab vähendada tõenäosuseni, vähem üheselt mõistetav, kui see võib tunduda.
Soovituslikud lugemised: Tõenäosusliku eristatavuse üksikasjalikum käsitlus on esitatud Spirtes, Glymour ja Scheines (2000); vaata eriti 4. peatükki. Spirtes, Glymour ja Scheines tõestavad (teoreem 4.6) punkti 3 kohase tulemuse nende pakutud teooria jaoks. See töö on väga tehniline. Ligipääsetav esitlus on esitatud Papineau (1993), mis kaitseb seisukohta vastavalt 4. juhisele.
Cartwright, Nancy. (1979)? Üldised seadused ja tõhusad strateegiad”, Noûs 13: 419-437.
Dupré, John. (1984) “Emantsipeerunud tõenäoline põhjuslikkus”, Peter French, Theodore Uehling, Jr, ja Howard Wettstein, toim, (1984) Midwest Studies in Philosophy IX (Minneapolis: University of Minnesota Press), lk 169–175.
Earman, John. (1986) Primer on Determinism. Dordrecht: Reidel.
Eells, Ellery. (1991) Tõenäoline põhjuslikkus. Cambridge, Suurbritannia: Cambridge University Press.
Hea, IJ (1961) “Causal Calculus I”, Briti ajakiri teaduse filosoofiale 11: 305-18.
-----. (1962) “Põhjuslik kalkulus II”, Briti teaduste filosoofia ajakiri 12: 43-51.
Hausman, Daniel. (1998) põhjuslikud asümmeetriad. Cambridge: Cambridge University Press.
Hausman, Daniel ja Woodward, James. (1999) “Iseseisvus, muutumatus ja põhjusliku Markovi seisund”, Briti ajakiri teaduse filosoofiale 50: 1–63.
-----. (2001b) “Põhjuslikud üldistused ja head nõuanded”, Monist 84: 218–241.
-----. (2002) "Kas kõik ja ainult põhjused tõstavad efektide tõenäosust?" John Collinsis, Ned Hall ja LA Paul (toim), Causation and Counterfactuals (Cambridge MA: MIT Press, 2002).
Hull, David, Mickey Forbes ja Kathleen Okruhlik, toim. (1993) PSA 1992, teine köide. East Lansing: teadusfilosoofia ühing.
Hume, David. (1748) Uurimine inimese mõistmise kohta.
Humphreys, Paul. (1989) Seletusvõimalused: põhjuslikud seletused ühiskonna-, meditsiini- ja füüsikateadustes, Princeton: Princeton University Press.
Kvart, Igal. (1997) “Põhjus ja mõned positiivsed põhjuslikud mõjud”, Noûs 11: 401 - 432.
Lewis, David. (1986a) “Põhjuslikkus” ja “Postikirjad“põhjuslikule seosele”, Lewis (1986c), lk 172–213.
-----. (1986b) “Kontrafaktuaalne sõltuvus ja aja nool” ja “Postskriptid teemal“Kontrafaktuaalne sõltuvus ja aja nool””, Lewis (1986c), lk 32–66.
-----. (1986c) Philosophical Papers, II köide. Oxford: Oxford University Press.
Mackie, John. (1974) Universumi tsement. Oxford: Clarendon Press.
McKim, Vaughn ja Stephen Turner, toim. (1997) põhjuslikkus kriisis? Notre Dame: University of Notre Dame Press.
Papineau, David. (1993) “Kas me saame vähendada tõenäosuste põhjuslikku suunda?” ajakirjas Hull, Forbes ja Okruhlik (1993), lk 238–252.
Pärl, Judea. (1999) “Põhjendus põhjuse ja tagajärjega”, tehisintellekti rahvusvahelise ühiskonverentsi toimetistes (San Francisco: Morgan Kaufman), lk 1437–1449.
-----. (2000) põhjuslikkus: mudelid, arutluskäik ja järeldused. Cambridge: Cambridge University Press.
Hind, Huw. (1991) “Agentuur ja probabalistlik põhjuslikkus”, Briti ajakiri teaduse filosoofiale 42: 157–76.
Reichenbach, Hans. (1956) Aja suund. Berkeley ja Los Angeles: University of California Press.
Lõhe, Wesley. (1980) “Tõenäoline põhjuslikkus”, Vaikse ookeani filosoofiline kvartal 61: 50–74.
Woodward, James. (1990) “Supervenience and Singular Causal Claims”, Dudley Knowles, toim., Selgitus ja selle piirid (Cambridge, UK: Cambridge University Press), lk 211–246.
Sisenemise navigeerimine Sissesõidu sisu Bibliograafia Akadeemilised tööriistad Sõprade PDF-i eelvaade Teave autori ja tsitaadi kohta Tagasi üles Põhjuslik seos seaduses Esmakordselt avaldatud 8. novembril 2001; sisuline redaktsioon Kolmapäev, 17.
See on fail Stanfordi filosoofia entsüklopeedia arhiivides. Põhjuslik determinism Esmakordselt avaldatud 23. jaanuaril 2003; sisuline redaktsioon teisipäev, 21. jaanuar 2010 Põhjuslik determinism on laias laastus mõte, et iga sündmust tingivad eelnevad sündmused ja tingimused koos loodusseadustega.
See on fail Stanfordi filosoofia entsüklopeedia arhiivides. Tagasiulatuv põhjuslik seos Esmakordselt avaldatud esmaspäeval 27. augustil 2001; sisuline läbivaatamine teisipäev, 16. veebruar 2010 Mõnikord nimetatakse seda ka retro-põhjuslikuks seoseks.
