kuidas mõista, kas süsteem on põhjuslik


Vastus 1:

Kontrollige, kas otsene sekkumine kokkupuutemuutujatesse või sisenditesse tekitab prognoositava reaktsiooni reageerimis- või väljundmuutujate suhtes.

Võib esineda korrelatsioon kolmanda muutuja mõju tõttu, mis põhjustab mõlemat ja tekitab seos kahe efekti vahel. Seda nimetatakse võltskorrelatsiooniks.

Kui otse sisendisse sekkumine ei mõjuta väljundit ja hävitab korrelatsiooni, siis muutujate vahel põhjuslikku seost tõenäoliselt pole.

Näide: kahe kõrvuti väljas asuva analoognõelaga termomeetri näidud.

Tingimusel, et need kaks termomeetrit töötavad samas keskkonnas, on nende näidud korrelatsioonis, kuid see on näide võltskorrelatsioonist.

Me teame seda, sest nõelaga otsene manipuleerimine ei mõjuta teist.

Võib oletada, et on olemas segane muutuja, nimelt Temperatuur, mis seletab korrelatsiooni mõlema anduri näitude põhjustamisega.

Korrelatsioon ei tähenda, et korrelatsioonis olevad muutujad on põhjuslikus seos, kuid see tähendab, et kuskil on põhjuslik seos ja see seletab võltssuhet.

Võite olla kindel, et põhjusliku seose olemasolu korral on kindlasti ka korrelatsioon: nõelad ja temperatuur on kindlasti omavahel seotud. Võib-olla mitte lineaarne korrelatsioon (üldiselt), vaid igal juhul statistiline seos.

Loodan, et see aitab!


Vastus 2:

Süsteemi nimetatakse põhjuslikuks süsteemiks, kui

Väljundväärtused sõltuvad 'olevikust' ja 'ainult varasematest sisenditest'

Üldiselt, kui väljundvõrrand koosneb aja edasiarendatud versioonist, kuid sellist ranget reeglit pole.

Kõige sobivam meetod on väljundsignaali väärtuse kontrollimine, pannes t = 0 või n = 0.

Või mis tahes meelevaldne väärtus!

Näiteks

y (t) = 2x (t + 1)

At t = 0

y (0) = 2x (1)

Pange tähele, et väljund sõltub selle sisendi tulevasest versioonist!

Seega pole süsteem põhjuslik!


Vastus 3:

Filosoof Berkeley kurtis, et me ei saa põhjuslikku seost tõestada. Näeme, et üks asi eelneb regulaarselt teisele. Võime mõistliku täpsusega ennustada, et see suundumus peaks jätkuma. Kuid meie taju piirid takistavad meil põhjuslikku seost tõestama. Heisenbergi ebakindluse põhimõte ulatub üle laineosakeste duaalsuse. Protsessi mõõtmine häirib seda piisavalt, et muuta meie mõõtmine ennustajana kehtetuks, kui sama süsteem jäetakse loomulikku olekusse.