统计最高奖得主【贝叶斯因果推理出了什么问题?Problems With Bayesian Causal Inference】—Larry Wasserman

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一、将探讨因果推理中的挑战，包括贝叶斯方法和频率统计，并介绍一些新兴的工具和技巧。 00:20 - 作者认为针对不同问题的不同工具是重要的 02:01 - 作者介绍了关于区分因果关系的推理，并探讨了贝叶斯方法的先验和后验 07:48 - 作者解释了为什么贝叶斯和频率是混淆的，并说明了因果模型是因果推理的一部分 二、估计量g公式及其应用，讨论了常见估计量及其性质，并介绍了贝叶斯观点下的估计量估计过程。 08:22 - g公式是回归函数的平均值，可以用于估计分布函数 09:53 - iw逆概率加权估计量是最优估计器，具有双重鲁棒性 14:47 - 贝叶斯估计量可以用于估计未知参数，如西塔函数和似然函数 三、贝叶斯推理中的假设问题，以及在某些情况下，因果推理的困难性。作者还提到了一个有趣的讨论关于频率和因果推理的关系。 16:40 - 贝叶斯定理的局限性 19:43 - 贝叶斯推理的真相 22:12 - 因果发现中的假设和假设假设 四、计算圆周率的一些方法，包括假设定义和置信区间，并讨论了它们在不同情况下的适用性和局限性。 25:02 - 识别假设，找到真正的秩序 27:55 - 构造一个置信度集或一个基后 30:31 - 贝叶斯推理的吸引力在于它容易做到 五、人工智能、机器学习和物理学等领域的交叉应用，并讨论了在处理离散问题时如何使用贝叶斯定理等数学方法。 33:21 - 人工智能和机器学习中看到它，与物理学家合作 34:36 - 逻辑回归是一个非参数问题，需要精确的相似度 46:33 - 贝叶斯定理是因果推断的基础，但需要重新定义基础 六、贝叶斯伯恩斯坦冯米塞斯定理的失败，以及在高维情况下平滑假设的局限。此外，我们还提到了感谢和变焦的问题。 41:40 - 贝叶斯伯恩斯坦冯米塞斯定理的失败原因 42:43 - 光顺的假设无法解决高维问题 43:39 - 感谢能够开始贝叶斯和非贝叶斯方法的研究 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@青蛙不叫 召唤发送

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一、因果推理的背景知识和挑战，讨论了贝叶斯方法和频率方法的区别，以及在反事实语言下的因果效应估计。 00:20 - 因果推理中存在独特挑战，需要不同的工具。 01:00 - 讨论罗宾斯富有的结果，估计因果效应。 02:47 - 讨论贝叶斯方法和频率方法的区别，需要不确定性量化。 二、统计学中的回归分析和因果效应的估计，以及常用的估计量和其相应的置信区间。同时，还讨论了贝叶斯方法在该问题中的应用。 08:22 - 讨论了统计因果世界中的g公式 09:12 - 讨论了如何使用半参数问题来估计a的置信区间 14:01 - 从贝叶斯的角度来看，未知的东西是关节密度，讨论了非参数贝叶斯问题和参数家庭的概念 三、贝叶斯定理在已知随机情况下的应用，指出其结果中不包含参数，而是常数，因此不会影响推理结果。同时，讨论了因果推理的困难和假设的问题。 16:40 - 讨论贝叶斯定理和因果推理的问题 17:37 - 讨论频率推断和贝叶斯推理的区别，以及贝叶斯推理的局限性 20:16 - 讨论因果推理的困难和因果发现的问题，需要添加假设来解决这个问题 四、通过假设找到圆周率的方法，以及如何估计协方差矩阵和构建置信区间。同时，还讨论了频率学家和贝叶斯推理的结合方法。 25:02 - 讨论圆周率和西格玛的计算方法 26:01 - 可以通过构造置信区间来找到圆周率的最佳估计值 29:14 - 计算贝叶斯后验需要大量的计算，但仍具有良好的吸引力，可以结合先验信息进行推断 五、人工智能和机器学习中的应用，以及在粒子物理学、天文学等领域的应用。作者认为将这些技术结合在一起是值得关注的事情。 33:21 - 作者提到了人工智能和机器学习的发展 35:07 - 作者讨论了基于离散属性的分类问题，并解释了定理的适用范围 39:13 - 作者讨论了因果推断和贝叶斯估计的问题，并解释了定理的应用范围 六、贝叶斯伯恩斯坦冯米塞斯定理的局限性，以及在半参数情况下的谨慎行事的重要性，还讨论了平滑度和高维问题的影响。 41:40 - 贝叶斯伯恩斯坦冯米塞斯定理的收敛速度 42:32 - 平滑度在高维空间中的影响 43:39 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@是真的嘛 召唤发送