Je suis en train d' étudier des modèles probabilistes graphiques , un livre d'auto-étude. Les arêtes d'un graphe acyclique dirigé (DAG) représentent-elles des relations causales?
Et si je veux construire un réseau bayésien , mais je ne suis pas sûr de la direction des flèches à l'intérieur? Tout ce que les données me diront, ce sont les corrélations observées, pas l'interconnexion entre elles. Je sais que je demande trop, car je suis sûr que les chapitres suivants aborderont ces questions, mais c'est juste que je ne peux pas m'arrêter d'y penser.
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Comme l'a dit Zhubarb, il n'y a pas d'accord global sur cette question. Je vais donc vous présenter une autre perspective qui n'a pas encore été abordée. Pour les DAG causaux, la structure causale est souvent considérée comme étant codée par l' absence de flèches. Dans ce cadre, les flèches peuvent être causales ou non, mais les flèches manquantes doivent être fortement crues ou connues pour ne pas être causales. Cela peut ne pas être largement applicable aux réseaux bayésiens, mais puisque vous avez commencé votre question de manière plus générale, je pense que cela mérite d'être noté.
De plus, si vous voulez apprendre un réseau, il ne pourra pas vous indiquer la direction des flèches, car l'association circule dans les deux sens le long des flèches. Vous devez faire des hypothèses sur la directionnalité ou imposer des informations sur l'ordre temporel.
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