因果模型（五）

P1和P2只是最极端的情况。 从TED暴露于石棉和肺癌的事实中，我们知道他要么敏感或注定。 如果他敏感，兴趣的反事实就是如此。 因此，鉴于可用证据，反事实的可能性是p（敏感或注定）。 然而，使用P1产生的条件概率为0.45（5/11），而P2产生的条件概率为1.鉴于我们可用的信息，我们可以得出结论的是，必要性的概率在。45和1之间的概率更准确地确定概率。我们需要知道错误变量的概率分布。

密切相关的反事数量是珍珠（2009）称之为充足的可能性。 假设特蕾莎与TED不同，没有暴露于石棉，并没有发展肺癌。 充足的概率是如果她被暴露，她会遭受肺癌的可能性。 也就是说，充足的概率是如果将原因添加到其中不存在效果的情况下，则会导致发生的效果。 充足的概率与SHEPS（1958）称为相对差异的数量密切相关，而Cheng（1997）则称之为因果权。 Cheng的术语反映了C的概念，即C对于e的概率是C的力量在缺席的情况下带来e。 如在必要性的概率的情况下，如果一个人没有完整的结构方程模型，而且只有因果贝叶斯网或半马尔可夫因果模型，通常只能在充足的概率上放置上下界限。 使用前一个例子的概率，石棉足以用于肺癌的可能性将是.05（5/94）和.12（11/94）。

确定反事实的概率，即使只是上限和下限，也是计算要求的。 BALKE和PEARL的双网络方法（BALKE和PEARL（1994A），（1994B）;珍珠（2009，PP。213 - 215））和Richardson和Robins的拆分节点方法（Richardson和Robins（2016））是两种方法已经提出解决这种问题。

5.进一步阅读

本入口调查的最重要作品是珍珠2009年和奶粉，甘肃，＆Scheines 2000. Pearl 2010，Pearl等人。 2016年，珍珠＆Mackenzie 2018是珍珠计划的三个概述。 珍珠2010是最短的，但技术最多。 2018年珍珠和Mackenzie是最便时的。 Scheines 1997和Glymour和Cooper 1999的“介绍”是SGS计划的介绍。 Eberhardt 2009，Hausman 1999，Glymour 2009和Hitchcock 2009概述了涵盖此条目中提出的一些主题。

因果关系和操作性的条目包含了对干预措施的广泛讨论，以及对因果模型的一些讨论。

Halpern（2016年）与以下许多主题进行参与3.另请参阅违反原因理论的条目。

关于概率原因的条目包含与当前条目的一些重叠。 本条目第4节中的一些材料也在该进入的第3节中介绍。 该条目还包含一些关于概率因果模型与较早概率的因果关系之间的连接的讨论。

Eberhardt 2017是一项简短的调查，可清楚地介绍4.2至4.6节中涵盖的许多主题，以及第4.9节。 SPIRTS和张2016是更长，更技术的概述，涵盖了大部分地面。 它对第4.5节提出的问题特别良好的覆盖范围。

决策理论和因果决策理论的条目呈现了关于第4.8节中提出的一些问题的更多详细背景信息。

此条目关注哲学家可能是最兴趣的主题。 有许多重要的技术问题在很大程度上被忽略了。 拒绝各种简化假设（例如无循环性和真实概率的知识）时出现的许多问题。 这些问题中的一些问题以及在因果推理中的进一步主题的补充方案中的参考。