パールの因果性理論に対する批判

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2000年、Judea Pearlは因果関係を発表しました。この作品を取り巻く論争は何ですか？その主な批判は何ですか？

causality

— ニール・G
ソース

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Andrew Gelmanのブログのアーカイブには、Pearlや他の専門家からの貢献を含む有益な議論があります。

— ゲスト

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ゲルマンは、2011年の午前のレビューエッセイで、SLモーガンとCウィンシップの反事実と因果モデル、およびAスロマンの因果モデルに加えて、パールの因果関係について議論しています。J. of Sociology。彼は一般的に、パールの貢献、特に介入の観点からの因果モデルのパールの公式化（計算）を非常に支持しています。しかし、彼は、最先端の因果理論がまだ単純化された因果モデルと、その後の観測データからの誤った因果推論を招く可能性があることを懸念しています。

— jthetzel

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@jthetzel：ありがとう、それは私にとって良い答えのように見える。追加してもよろしいですか？

— ニールG

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一部の著者は、因果関係を表示する方法として有向非巡回グラフ（DAG）に注目しているパールを嫌っています。パールは本質的に、あらゆる因果システムはノンパラメトリック構造方程式モデル（NPSEM）と見なすことができ、各ノードの値はその親と個々のエラー項の関数としてとられると主張します。異なるノード間のエラー用語は一般に相関しており、一般的な原因を表します。

例えば、カートライトの本「Hunting Causes and Using Them」は、NPSEMフレームワークではモデル化できないと主張する自動車エンジンに関する例を示しています。パールは、カートライトの本のレビューでこれに異議を唱えています。

他の人は、DAGの使用が誤解を招く可能性があることを警告します。これは、矢印が選択されたモデルに、因果関係があるとして明白な権限を与えるためです。Dawid がDAGに注意するをご覧ください。たとえば、3つのDAG、およびすべて、パールのd分離基準の下で同じ確率モデルを誘導します。つまり、AはCから独立しています。したがって、それらは観測データに基づいて区別できません。 $A \rightarrow B \rightarrow C$ $A \leftarrow B \rightarrow C$ $A \leftarrow B \leftarrow C$

しかし、それらはまったく異なる因果解釈を持っているので、ここで因果関係について学びたい場合は、それが介入実験の結果、システムに関する事前情報、または他の何かであるかどうかにかかわらず、単に観測データ以上のものが必要になります。

— rje42
ソース

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公平を期すために、同じ確率モデルを持つ3つのDAGを知らないことから、Pearlは単に統計的確率的連合モデルと完全な因果モデルの区別の主要なプロモーターの1つです。たとえば、ftp.cs.ucla.edu

— Paul

@Paulはい、確かに。DAGの使用に関する他の人の不安を報告していました。このような不安はありません。返信が不公平だと思われる場合は編集してください。

— rje42

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メッセージが翻訳で完全に失われたように聞こえます。人々が行った批判を報告しているだけなら、それは必ずしもあなたの答えのせいではありません。パールの仕事の全体的なポイントは、異なる因果モデルが同じ確率モデルを生成し、したがって同じように見えるデータを生成できることです。したがって、確率モデルを用意するだけでは十分ではありません。信頼できる結果を得るには、完全なDAGに基づいて分析と原因の解釈を行う必要があります。あなたが人々の言うことをただ報告しているだけなら、あなたの答えを編集する必要はないと思います。これらのコメントは十分な説明です。

— ポール

ところで+1を投票しました。

— ポール

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このフレームワークには、一般的な平衡効果や安定した単位処理の値の仮定違反に関する多くの問題があると思います。その場合、「未処理」の観測は、意味のある方法で望ましい反事実をもはや提供しません。全体の賃金分布を変える大規模な職業訓練プログラムはその一例です。反事実は、場合によっては明確に定義されていないこともあります。Morgan and WinshipのCounterfactuals and Causal Modelsでは、重罪人と元重罪人が投票を許可されていた場合、2000年の選挙はAl Goreに有利になったという主張の例を示しています。彼らは、反現実の世界には非常に異なる候補と問題があるので、代替の因果状態を特徴付けることができないと指摘しています。ceterisのparibus ここでの効果は、ポリシーに関連するパラメーターではありません。

— ディミトリイ・V・マスタロフ
ソース

いくつかの反事実は合理的ではないと言っているように聞こえますが、それは、たった1つの事柄だけが変化すると仮定するのは合理的ではないからです。重罪人の例では、重罪人が投票できるという単純な事実は、その潜在的な世界と私たちの実際の世界との間の他の多くの違いを暗示するでしょう。

— ポール

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@Paulはい、「すべて等しい」は成り立ちません。

— Dimitriy V. Masterov

1

ありがとう。これは反事実に関するかなり深遠で過小評価されている点だと思います。人々は通常、自分がやりたいことができると思います。しかし、現実の世界と同じように、有効な反事実の空間は「多重共線性」を持つことができると思います。

— ポール

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私の観点から、パールのシステムに対する最も重要な批判は、それが使われたどこでも実用的で経験的な進歩をもたらしていないということです。それがどのくらいの期間であったかを考えると、それがこれまでに実用的なツールになると考える理由はありません。これは、理論的およびおそらく教訓的な目的に使用できることを示していますが、実際の研究者はそれを研究してもほとんど利益を得られません。

— マット
ソース

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このサイトを歓迎しますが、あなたの答えはまったくばかげています。

— ニールG

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なぜばかげているのですか？パールが因果関係を理解するための何らかの概念的で哲学的なツールとして彼のシステムを単純に宣伝したとしても、私はそれで問題はないでしょう。しかし、彼はそれを研究者が使うための「革命的な」実用的なツールとして常に語っています。たとえば、彼の最新の本で、パールは、フロントドアの方法が「最終的にランダム化比較試験の深刻な競争相手になる」と「驚くことはないだろう」と述べています。実際の問題を解決するために使用されています。

— マット

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彼の作品が何万回も引用されているので、それはばかげています。フロントドア方式は、ロナルドフィッシャーの証言を無視して喫煙とがんの関係をサポートするために有名に使用されました！

— ニールG

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パールの引用数は何と関係がありますか？私の批判は、彼が何十年も約束してきた実際的な利益は実現していないということです。パールは、フィッシャーが亡くなり、ガンと喫煙の論争が解決した数十年後に、正面玄関の基準を思いつきました。フィッシャーに対してどのように基準を使用できますか？

— マット