Каузальная модель позволяет использовать наблюдения для предсказания интервенций

Каузальная модель позволяет использовать наблюдения для предсказания интервенций

Достаточно сильная и точная каузальная модель позволяет использовать данные первой ступени (наблюдения) для ответа на вопросы второй ступени (интервенции) без экспериментов. Модель должна включать ключевые факторы и их причинные связи, например, рыночные условия для предсказания влияния изменения цены. Без каузальной модели невозможен переход между ступенями причинной лестницы.

Связи

• Наблюдение в естественной среде как метод валидации гипотез — Наблюдения служат данными первой ступени для построения каузальной модели поведения
• Измеримость как условие управления — Каузальная модель требует измеримости для перехода от наблюдений к интервенциям
• Неоднородность пользователей и эволюция поведения — Каузальная модель должна учитывать ключевые факторы включая сегментацию и динамику

---

Источник: Telegram, 2020-01-12