역학 / 생물 통계학자가 인과 / 인과 적 추론의 철학에 대해 흥미롭고 유용 할 수있는 책, 기사, 에세이, 온라인 자습서 / 강좌 등을 추천 할 수 있습니까?
나는 실제로 epi와 biostats 프레임 워크에서 인과 적 추론을하는 것에 대해 꽤 알고 있지만,이 연구의 기초가되고 동기를 부여하는 철학에 대해 배우고 싶습니다. 예를 들어, ume이 먼저 반 현상으로 해석 될 수있는 아이디어에 대해 이야기했다는 것이 나의 이해입니다.
나는 기본적으로 철학에 대한 교육이나 경험이 없으므로 처음부터 상대적으로 입문이 필요하지만 더 복잡하지만 중요하고 근거가있는 텍스트 / 저자에 대한 권장 사항에도 관심이 있습니다 (그러나 입문이 아님을 지적하십시오).
나는 이것이 교차 검증을 위해 너무 주제가 아닌 것이기를 희망하지만, 나는 당신 중 일부가 이전과 같은 보트에 있었고 당신이 좋아하는 자원을 공유 할 수 있기를 바라고 있습니다.
답변:
특정 논문에 대해 깊이 파고 들지 않고 스탠포드 철학 백과 사전 이 될만한 훌륭한 자료라고 생각합니다 . 확률 론적 인과 및 인과 및 조작성에 대한 정리 는 동료 검토, 세심한 주석이 달려 있으며 다음에 연구를 집중할 위치에 대한 훌륭한 포인터를 제공합니다.
인용 한 것과 논문 두 가지 :이 문제에 관한 두 가지 매우 즐거운 기사는 Wigner (1960) 의 자연 과학에서 수학의 비 효율성 효율성 (1960)과 Halevy, Norvig, Pereira 의 불합리한 데이터 효과 ( 2009).
@ user11852가 올바른 길을 가고 있습니다. 주제 의 아이디어 / 역사와 철학에 대한 가볍고 재미있는 소개로 원인과 결과의 예술과 과학 에 대한 Pearl의 강의를 추가하겠습니다 .
철학에서 좋은 출발점은 항상 Bertrand Russell 의 작품입니다 . Russell의 Western Philosophy History에서 인과 / 인과 적 추론의 철학 을 다루는 섹션을 찾을 수있을 것입니다 . 그러나 그 크기와 넓은 범위를 감안할 때,이 부분을 정확히 어디에서 찾을 수 있는지 찾기가 어려울 것입니다. 책. 그러나 장기적인 관점에서 볼 때이 책은 철학에 대한 지식, 그 진화론 및 철학자에 대한 지식을 심화시키고 자하는 경우에 시작 되는 책입니다.
컨설팅 할 가치가있는 Bertrand Russell의 두 번째 책은 Human Knowledge 입니다. 이 책의 파트 V 는 확률 을 다루고 파트 VI 는 과학적 추론 (Postulates of Scientific Inference)에 관한 것 입니다. 이 두 주제는 철학자의 관점에서 논의됩니다. 이 책의 맛을 보여주기 위해 아래 소개에서 두 가지 추출물을 추가했습니다.
이 책의 소개에서 Bertrand는 Part V 확률 에 대해 조금 알려줍니다 .
과학적 추론은 원칙적으로 결론에 대한 확률 만 부여한다는 것이 인정되므로 Part V는 확률의 검토로 진행된다. 이 용어는 다양한 해석이 가능하며 저자마다 다르게 정의되어 있습니다. 이러한 해석과 정의를 검토하고 유도를 확률과 연결하려는 시도도 있습니다. 이 문제에 관해, 결론적으로 케인즈가 주장한 결론은, 특정 조건이 충족되지 않으면 귀납으로 인해 결론을 내릴 수 없으며, 경험만으로는 이러한 조건이 충족되었음을 증명할 수 없다는 것입니다.
그리고 Part VI 과학적 추론의 가정 에서 Bertrand는 (다시 소개에서) :
과학적 추론에 관한 Part VI는 경험의 앞선 최소의 가정이 무엇인지 발견하기 위해 노력하며, 이는 데이터 수집으로부터 법을 유추하는 데있어 우리를 정당화하는 데 필요하다. 또한, 어떤 의미에서, 이러한 가정이 타당하다는 것을 알 수 있습니다. 가정이 수행해야 할 주요 논리 기능은 특정 조건을 만족하는 결론과 유도에 대해 높은 확률을 부여하는 기능입니다. 이를 위해 확률 만 문제가되므로 이러한 이벤트 연결이 항상 발생한다고 가정 할 필요는 없지만 자주 발생한다고 가정 할 필요는 없습니다. 예를 들어, 필요한 것으로 보이는 가정 중 하나는 광선 또는 음파에 의해 나타나는 분리 가능한 인과 사슬의 가정입니다. 이 가정은 다음과 같이 설명 할 수 있습니다. 복잡한 시공간 구조를 갖는 이벤트가 발생할 때, 동일하거나 매우 유사한 구조를 갖는 이벤트 트레인 중 하나 인 경우가 종종 발생합니다. (이 부분의 6 장에보다 정확한 진술이있을 것입니다.) 이것은 규칙이나 자연법에 대한 더 넓은 가정의 일부이지만, 평소보다 평소보다 더 구체적인 형태로 진술해야합니다. 그것은 긴장 론으로 밝혀졌습니다.
과학적 추론의 타당성을 위해서는 경험상 가능성이 거의 없다고 생각되는 원칙은 확률의 논리에서 피할 수없는 결론이라고 생각합니다. 경험적으로는 어색한 결론입니다.
그러나 Part II에서 수행 된 "지식"개념의 분석을 통해 다소 맛이 좋을 것으로 생각된다. 제 생각에 "지식"은 일반적으로 생각되는 것보다 훨씬 덜 정확한 개념이며, 대부분의 철학자들이 인정하고 싶어하는 것보다 비언어적 동물 행동에 더 깊이 뿌리를두고 있습니다. 우리의 분석으로 우리를 논리적으로 기본 가정은 심리적으로 동물의 기대 습관에서 시작하는 일련의 세분화의 끝입니다. 그러므로, 우리가 과학적 추론의 가정을 "알고"있는지 묻는 것은 그다지 명확한 질문이 아닙니다. 대답은 다음과 같아야합니다. 그러나 "아니오"라는 의미에서 우리가 아무 것도 모르는 정답입니다. 이런 의미에서 "지식"은 끔찍한 비전입니다. 철학자들의 난처함은 대체로이 행복한 꿈에서 깨어나려는 그들의 의지가 없기 때문입니다.
더 많은 것을 취하기로 결정했다면 ( 옥스포드 저널 마인드 에서 "인과 적 추론"을 찾는 것이 좋습니다 . 저널의 웹 사이트에는 검색 도구가 있습니다.
제목에서 그것은 소리처럼 들리지 않지만 Angrist와 Pischke의 "Mostly Harmless Econometrics"라는 책은 인과 적 영향 추정, 기본 이론적 근거 및 적용되는 작업에 유용한 기술에 대한 광범위한 설명을 제공합니다. 모든 기술과 기본 아이디어를 실제 사례로 설명하지만 대다수는 경제학과 관련이 있습니다.
반 사실에 대한 아이디어를보다 기술적으로 다루려면 미국 통계 협회 저널의 Angrist, Imbens and Rubin (1996)이 주요 논문을 작성합니다. 거기에서 그들은 도구 변수를 사용하여 국소 평균 치료 효과를 식별하는 반 사실에 기반한 인과 효과 프레임 워크를 설정합니다.