Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних

Балабанов, Олександр Степанович; Balabanov, O. S.; Балабанов, А. С.

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Балабанов, Олександр Степанович	-
dc.contributor.author	Balabanov, O. S.	-
dc.contributor.author	Балабанов, А. С.	-
dc.date.accessioned	2014-11-12T15:48:11Z	-
dc.date.available	2014-11-12T15:48:11Z	-
dc.date.issued	2011	-
dc.identifier.citation	Балабанов О. С. Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних / О. С. Балабанов // Системні дослідження та інформаційні технології : науково-технічний журнал. – 2011. – № 4. – С. 104–118. – Бібліогр.: 21 назва.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/9302	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.title	Від коваріацій до каузальності. Відкриття структур залежностей у даних	uk
dc.title.alternative	From covariation to causation. Discovery of structures of dependency in data	uk
dc.title.alternative	От ковариаций до каузальности. Открытие структур зависимостей в данных	uk
dc.type	Article	uk
thesis.degree.level	-	uk
dc.format.pagerange	С. 104-118	uk
dc.status.pub	published	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.source.name	Системні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журнал	uk
dc.subject.udc	681.3.00:007	uk
dc.description.abstractuk	Проаналізовано сучасну методологію виводу каузальних моделей та структур систем імовірнісних залежностей із статистичних даних пасивних спостережень. Висвітлено можливості, проблеми, застереження та обмеження методів індуктивної ідентифікації каузальних відношень в апараті марковських властивостей та баєсових мереж. Виділено кілька ступенів каузальних моделей згідно з рівнем їх обґрунтованості та адекватності джерелу даних. Сформульовано статистичний паттерн, який зводить обґрунтування висновку про каузальний характер зв’язку двох змінних до тестування набору статистичних фактів (не)залежності.	uk
dc.description.abstracten	The current methodology of output casual models and structures of systems of probabilistic dependencies of statistical data of passive observation is analysed. The problems, features, traps and limitations of the methods of the inductive identification of casual relation in the unit of marcov properties and bayesias nets are highlighted. Several stages of casual models according to the level of their validity and adequacy of the data source are emphasized. The statistical pattern, which brings the justification of a finding about casual nature of the connections between two variables to the test of a set of statistical facts of (in)dependency is formulated.	uk
dc.description.abstractru	Проанализирована современная методология вывода каузальных моделей и структур систем вероятностных зависимостей из статистических данных пассивных наблюдений. Освещены возможности, проблемы, оговорки и ограничения методов индуктивной идентификации каузальных отношений в аппарате марковских свойств и байесовых сетей. Выделены несколько ступеней каузальных моделей согласно уровню их обоснованности и адекватности источнику данных. Сформулирован статистический паттерн, который сводит обоснование вывода о каузальном характере связи двух переменных к тестированию набора статистических фактов (не)зависимости.	uk
dc.publisher	Політехніка	uk
Appears in Collections:	Системні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журнал, № 4