Каузальная это: КАУЗАЛЬНЫЙ | это… Что такое КАУЗАЛЬНЫЙ?

КАУЗАЛЬНЫЙ — это что такое КАУЗАЛЬНЫЙ

найдено в «Словаре по аналитической психологии»

(Causal; kausal) — способ интерпретации психических явлений, основанный на причине и следствии (см. также финальный иКВАТЕРНОСТЬ, или ЧЕТВЕРИЦА (Quaternily; Qualernilat) — образ четырехкратной симметричной структуры, обычно квадрат или круг; психологически этот образ указывает на идею целостности. «Кватерность следует понимать как некий универсальный apxетип. Последний образует логическую основу для любого целостною суждения. Для такого суждения необходимо наличие четырехкратности. К примеру, если вы хотите описать горизонт как нечто целое, вы называете четыре стороны света <…>. везде вы натыкаетесь на четыре стихии, четыре первичных качества, четыре цвета, четыре касты (в Индии), четыре пути духовною совершенства и т.д. Точно так же существуют и четыре способа психологической ориентации <…> Чтобы сориентироваться, мы должны обладать функцией, которая утверждает, что имеется нечто (ощущение): далее, другой функцией, устанавливающей что это — которое нечто — (мышление): третья функция устанавливает, подходит нам это нечто или нет, желаем ли мы его для себя или нет (чувство): И наконец, четвертая функция определяет источник, из которою возникло это нечто и его направление (интуиция). Когда эти действия осуществлены, добавить больше нечего <…> Идеал завершенности или полноты есть круг или сфера, но ее естественное минимальное членение — кватерность (CW 11, par. 246; см. также ОИ, с. 69). «Кватерность, или кватернион, часто имеет структуру 3+1. в которой один из элементов, её составляющих, занимает отличительное положение и по природе своей несхож с остальными. (К примеру, трое евангелистов по символике выступают как животные, а четвертый, святой Лука, представлен в образе ангела). Этот «четвертый», дополняя трех остальных, делает их чем-то «единым», символизируя целостность. В аналитической психологии очень часто «подчиненная» функция» (функция, находящаяся вне сознательного контроля субъекта) представляет «четвертую», и ее интеграция в сознание является одной из главных задач процесса индивидуации (С. J. Jung. Memories, Dreams, Reflections, p. 416).«Крест, образованный точками четверицы, не менее универсален и кроме всего прочего несет в себе — высшее из возможного — моральное и религиозное значение для западного человека. Аналогично круг, как символ полноты, завершенности и совершенного бытия, — широко распространенное символическое выражение неба, солнца и Бога; он также символизирует изначальный образ человека и души» (CW 16, par. 405. ЮПП, пар. 405). «От круга и мотива четверицы следует символ геометрически оформленного кристалла и обработанного камня. Аналогичные образования ведут нас отсюда к городу, крепости, церкви, дому и сосуду. Другой вариант — колесо (rota). Первый мотив подчеркивает удержание эго в рамках большего размера Самости; последний — выделяет вращение, проявляющееся в виде ритуального обхождения (circumambulation). Психологически это означает концентрацию и фиксацию на центре» (CW 9ii, par. 352; А, пар. 352) Юнг полагал, что спонтанное появление четверичных образов (включая мандалы), как в сознательном контексте, так и в сновидениях или фантазиях, может указывать на способность эго к ассимиляции бессознательного материала. Но они могут быть и частью «магического мышления» в стремлении психического избежать любой опасности дезинтеграции.

Каузальное мышление — Психологос

Интерес к причинам может колебаться от поверхностного и зачастую тривиального любопытства, проявленного по отношению к явлениям повседневной жизни, до систематического строгого научного исследования. Вследствие широкого разнообразия форм интереса к причинно-следственным отношениям представляется важным четкое определение основных отличительных свойств каузального мышления. Как эпистемологический процесс, атрибуция причинности (обозначение определенных событий как причин и других событий как следствий) требует учета определенных соображений. Юм приводит три критерия причинной связи:

1. смежное (contiguous) появление предполагаемой причины и следствия в пространстве и времени;
2. временное упорядочение (temporal ordering) событий, при котором предполагаемая причина предшествует следствию;
3. ковариация (covariation) предполагаемой причины и следствия: всякий раз, когда изменяется одно, будет изменяться и другое.

Юм пришел к выводу, что причинность нельзя продемонстрировать эмпирически и что она скорее выводится из наблюдаемых событий.

Иллюзорная причинность относится к ситуации, в которой выведенная связь между специфической причиной (А) и следствием (Б) в действительности является результатом действия третьего, неустановленного фактора (В), который является причиной как А, так и Б. Для того чтобы убедиться, что между А и Б действительно существуют причинно-следственные отношения, надлежит установить и включить в этот анализ другие причинные факторы, такие как В. Если между А и Б действительно имеют место причинно-следственные отношения, то ковариация между А и Б будет сохраняться, контролируя примешивающиеся эффекты причинно релевантных переменных, таких как В. Эти четыре необходимых для умозаключения о причинности условия лежат в основе каузального мышления в науках о поведении. Отсюда утверждение «А служит причиной Б» в действительности означает, что (как было эмпирически установлено) А и Б обнаруживают ковариацию в надлежащей временной последовательности и что имеются серьезные теоретические6 и методологические основания полагать, что Б является следствием А.

Каузальное мышление в науках о поведении отличается от того, что можно назвать более общим взглядом на понимание каузальности. Обычно каузальность понимается как комплекс необходимых и достаточных условий появления причинных событий, по аналогии с действием бильярдного шара, ударяющего другой шар. Выше упоминавшиеся работы Юма и Милля отражают именно такую интеллектуальную позицию.

Впоследствии критерии для вывода о причинности были заменены более компромиссным и частным взглядом на причинную связь. События рассматриваются вероятностно, и «причины» этих событий считаются достаточными (но необязательно одновременно необходимыми и достаточными) для возникновения определенного следствия. Теоретически каузальное мышление ограничивается лишь квалификацией и воображением исследователя; однако когда оно используется при планировании исследования и изложении его результатов, на причинный анализ накладываются определенные ограничения, два из которых рассмотрены ниже:

1. Во-первых, факторы, идентифицируемые как «причины», не представляют собой конечных, абсолютных или первичных причин в любом эпистемологическом смысле. Поэтому проникновение в причины человеческого поведения представляет собой лишь поисковый и никогда не завершающийся процесс исследования. Внутри любой области научного изыскания поиск причин ограничивается множеством обстоятельств; однако сравнительно сложный, недетерминированный и динамический характер человеческого поведения , как оно сегодня понимается, представляет собой дополнительный вызов поведенческим наукам.
2. Во-вторых, несмотря на то, что предполагаемые причинно-следственные отношения, выводимые в рамках такого каузального мышления, никогда не могут быть доказаны эмпирически, оно все же требует эксплицитной исследовательской концепции и, в частности, диктует, чтобы следствия из каждого используемого теоретического аргумента формулировались как можно точнее. При соблюдении требований к эксплицитности (определенности) такое каузальное мышление представляет собой мощный инструмент анализа человеческого поведения. Более того, оно влечет за собой попытки, опираясь на аппарат формальной логики, заполнить пробел между разработкой теории, с одной стороны, и усовершенствованием методологии исследований — с другой.

Косвенный характер выводов о причинных связях составляет главную заботу представителей поведенческих наук и привел к некоторой путанице в данной области касательно смысла, вкладываемого в понятие каузальности, и спорам по поводу того, играет ли это понятие необходимую и продуктивную роль в науке. Возникли также споры о том, следует ли ограничивать область каузального мышления только экспериментальными и квазиэкспериментальными исследованиями, в которых, как это принято считать, можно многократно «манипулировать» изучаемыми переменными. Утверждается, что более четкое понимание скрытой каузальной динамики может быть реализовано лишь в случае, когда исследовательский план допускает манипуляцию переменными. Однако вопреки распространенным представлениям или ожиданиям реальная степень манипуляции, обеспечиваемая экспериментальными планами, может оказываться существенно ниже. Более того, несмотря на то что экспериментальные планы действительно позволяют оперировать более простым набором априорных допущений, обнаружилось, что принципиальные особенности каузального анализа, опирающегося на экспериментальные планы, с одной стороны, и на неэкспериментальные или обсервационные планы — с другой, оказываются идентичными.

Точная роль каузального мышления в поведенческих исследований остается предметом дискуссий; однако до тех пор, пока изучение человеческого поведения, по меньшей мере имплицитно (невыраженное явно), продолжает направляться вопросом о причинной обусловленности, каузальное мышление и каузальные модели обеспечивают достаточно четкую и строгую концептуальную основу для научных изысканий.

---

1 Каузальность (лат. causalis — причинный, causa — причина) или причинность — понятие, использовавшееся в философии традиционного типа для обозначения необходимой генетической связи явлений, из которых одно (причина) обусловливает другое (следствие).

В таком контексте каузальность трактовался как одна из форм всеобщей связи явлений, как внутренняя связь между тем, что уже есть, и тем, что им порождается, что еще только становится. Предполагалось, что этим каузальность отличается от других форм связи, которые характеризуются корреляцией одного явления другому. Внутренняя связь рассматривалась как сущность каузальности, она понималась как присущее самим вещам внутреннее отношение.

Каузальность полагалась всеобщей, т.к., согласно естественно-научным воззрениям того времени, нет явлений, которые не имели бы своих причин, как нет явлений, которые не имели бы (не порождали бы) тех или иных следствий. Связь причины и следствия считалась необходимой: если есть причина и налицо соответствующие условия, то неизбежно возникает следствие. В последующем (особенно в ХХ в.) принцип каузальности подвергся кардинальному переосмыслению.

Блог

 — Причинно-следственная связь

Мы привлекли $20 млн серии А под руководством Coatue + Accel! Нажмите здесь, чтобы прочитать объявление.

Все темы

Компания

Финансы

Маркетинг

Личные финансы

Инженерное дело

Компания

Раунды с понижением 101 повлияет на них.

Таймур Абдал

2 февраля 2023 г.

Финансы

Комната минимально жизнеспособных данных

Комплексная проверка вернулась в 2023 году. Ваше повествование серии А нуждается в данных для подтверждения, но что на самом деле волнует инвесторов?

Taimur Abdaal

13 января, 2023

Финансы

Планирование доходов: структура для современного FP & A

Taimur Abdaal

Инженерные

Использующие время взаимодействия с 4X

Solding Commering Pertivers и REACTING REACTIT крючки

Причина

16 ноября 2022 г.

Разработка

Как мы улучшили время загрузки React на 70% с помощью Next.js новый уровень опыта разработчиков.

Причинно-следственная связь

23 октября 2022 г.

Финансы

Почему компаниям необходимо следовать модели найма на основе доходов

Почему компаниям необходимо следовать модели найма на основе доходов

Каузальный

20 сентября 2022 г.

Финансы

Система показателей программного обеспечения для финансового планирования

Мы выделили ключевые вопросы, которые должны задать все финансовые руководители при оценке программного обеспечения FP&A для своего бизнеса

Сентябрь

2,

,3 2022

Финансы

Множитель выручки

Понимание основ оценки

Алекс Оппенгеймер

18 августа 2022 г.

Компания

Causal прошла сертификацию SOC 2 Type II

Causal успешно завершила ключевую сертификацию по аудиту внутреннего контроля, безопасности и конфиденциальности данных, а также ИТ-инфраструктуры

Лукас Кёбис

9 августа 2022 г. мы постоянно расширяем границы нашей платформы, требуя творческого и умного решения проблем для преодоления этих препятствий.

Лукас Кёбис

8 августа 2022 г.

Engineering

Масштабирование нашего электронного табличного двигателя от тысяч до миллиардов ячеек

От карт до массивов

Casal

5 июля 2022

Маркетинг

Установка реалистичных ожиданий между маркетингом и финансами

. Майкл Тейлор

30 июня 2022 г.

Финансы

Несоответствие между стоимостью и объемом в планировании и анализе

Почему так много времени в планировании и анализе тратится на такие малоценные задачи?

Meenakshi Jaikrishnan

30 мая, 2022

Финансирование

оттоки — как он работает на оперативно, и способы рассчитать его

Понимание сложностей работы с изломом

Alex OppenHeimer

Февраль 15, 2022 2 9003

Alex Oppenheimer

. не могу рассчитать LTV в электронной таблице

Почему необходимо использовать симуляции для моделирования пожизненной стоимости

Мак Гренфелл

28 февраля 2021 г.

Личные финансы

Зачем вам нужен личный финансовый отчет

Стремитесь к будущему? Начните с личного финансового отчета

Brandi Johnson

5 августа, 2021

Finance

Почему финансовый анализ имеет значение

10 Типов моделей Каждому финансовому консультанту

Brandi Johnson

24 июля 2021

Финансирование

. Финансовые отчеты: руководство для начинающих

Руководство по языку бизнеса.

Taimur Abdaal

21 июня 2020 г.

Что вы должны знать о найме C-Suite

и о том, как успешно нанять для каждой из наиболее распространенных ролей

ЖУЛС ШУЛМАН

Сентябрь 27, 2021

Финансирование

Что нужно знать о понижении версии SaaS

Понимание влияния понижения версии пользователем на вашу SaaS

Жюль Шульман

22 ноября 2021 г.

Что такое SaaS

SaaS = облако + подписка

Алекс Оппенгеймер

2 июля 2020 г.

Что такое анализ Монте-Карло?

Анализ методом Монте-Карло — это мощный инструмент для понимания сложных моделей.

Мак Гренфелл

6 января 2021 г.

Что такое финансовое моделирование?

Финансовое моделирование — это воплощение реального мира в числа. Это может помочь с рядом задач, от привлечения инвесторов до помощи в принятии решений с финансовыми последствиями.

Мак Гренфелл

11 августа 2020 г.

Что такое анализ оттока?

Что такое анализ оттока и почему он так важен для успеха компании?

Jules Schulman

17 марта 2021 г.

Компания

Раунды с понижением 101

Руководство для сотрудников о том, почему их компании может понадобиться сокращение и как это повлияет на них.

Таймур Абдал

2 февраля 2023 г.

Компания

Причинно-следственные связи Сертификация SOC 2 Тип II

Компания Causal успешно прошла ключевую сертификацию по аудиту внутреннего контроля, безопасности и конфиденциальности данных, а также ИТ-инфраструктуры

Лукас Кёбис

9 августа 2022 г. 22 апреля 2021 г.

Компания

Проблемы фирмы CPA SOC 2 — отчет типа I по причинно-следственным связям

Mack Grenfell

1 мая 2021 г.

Финансы

Комната минимально жизнеспособных данных

Комплексная проверка вернулась в 2023 году. Ваше повествование серии А нуждается в данных для подтверждения, но что на самом деле волнует инвесторов?

Taimur Abdaal

13 января 2023 г.

Финансы

Планирование доходов, под руководством выручки: рамка для современного FP & A

Taimur Abdaal

Финансы

Почему компании должны следить за модели Kindere Neming

9

9003 WHARY WHATE Companies. Необходимо следовать модели найма на основе дохода

Причина

20 сентября 2022 г.

Финансы

Система показателей программного обеспечения для финансового планирования

Мы выделили ключевые вопросы, которые должны задать все финансовые руководители при оценке программного обеспечения FP&A для своего бизнеса Финансы

Множитель выручки

Понимание основ оценки

Алекс Оппенгеймер

18 августа 2022

Финансы

Несоответствие стоимости и объема в планировании и анализе

Почему так много времени FP&A тратится на такие малоценные задачи?

Meenakshi Jaikrishnan

May 30, 2022

Finance

Churn — How it works operationally and ways to calculate it

Understanding the intricacies of working with churn metrics

Alex Oppenheimer

February 15, 2022

Finance

Почему финансовый анализ важен

10 типов моделей, которые нужны каждому финансовому консультанту

Брэнди Джонсон

24 июля 2021 г.

Финансы

Финансовая отчетность: руководство для начинающих

Руководство по языку бизнеса.

Taimur Abdaal

21 июня, 2020

Finance

Что узнать о SaaS Downgrades

Понимание влияния пользовательских понижений на ваши SaaS

Jules

22 ноября 2021

UTIS

22 ноября 2021

. Увеличение доходов и эффективности бизнеса

Преимущества сплошного процесса моделирования

Жюль Шульман

10 ноября 2021 г.

Финансы

Групные цены, объяснил

Найти сладкое место с уровнем ценообразования

Brandi Johnson

May May 22, 2021

финты Brandi Johnson

May 22, 2021

Fina

Три ключевых КПЭ для стартапов

Три потенциальных КПЭ, которые должен знать каждый стартап

Жюль Шульман

30 декабря 2021 г.0019

Руководство по различным моделям ценообразования SaaS

Брэнди Джонсон

10 мая 2021 г.

Финансы

Ключи к успешной бизнес-модели SaaS

Ключи к бизнес-модели SaaS и финансовые показатели3

Брэнди Джонсон

27 мая 2021 г.

Финансы

Ключевые компоненты финансовой модели SaaS

И как создать собственную

Брэнди Джонсон

14 сентября 2021 г.

Финансы

Быть на шаг впереди благодаря планированию человеческих ресурсов

Как правильное планирование ресурсов может помочь развитию вашего бизнеса

Брэнди Джонсон

28 сентября 2021 г.

Как правильная панель управления может упростить рабочие процессы и повысить производительность.

Брэнди Джонсон

22 сентября 2021 г.

Финансы

Финансирование стартапа, объяснение

Все, что вам нужно знать о том, как финансировать свой стартап

Жюль Шульман

24 июня 2021 г.

Финансы

Прогнозирование продаж: что, как и почему

Финансы

Скользящие бюджеты, пояснения

Плюсы, минусы и способы реализации

Брэнди Джонсон

8 ноября 2021 г. РОИК

Брэнди Джонсон

1 ноября 2021 г.

Финансы

Инструменты отчетности 101

Как инструменты отчетности могут помочь вам найти ценную информацию из данных и предоставить вам наилучшие визуализации для улучшения принятия бизнес-решений.

Мэйл Макканн

9 апреля 2021 г.

Финансы

Финансовое планирование в режиме реального времени, объяснение

Повышение ценности с помощью финансового планирования в режиме реального времени

Брэнди Джонсон

17 декабря 2020 г.0003

Finance

Pros and Cons of the SaaS Business Model

Upsides and Downsides of Software As A Service

Жюль Шульман

19 ноября 2021 г.

Маркетинг

. правильный баланс

Майкл Тейлор

30 июня 2022 г.

Маркетинг

Шесть маркетинговых показателей, которые должна отслеживать каждая SaaS

Список наиболее важных показателей роста для предприятий SaaS

Жюль Шульман

19 ноября, 2021

Маркетинг

Удержание SAAS, объяснил

Как ваш SAAS может сохранить подписчиков

Жюль Шульман

Декабрь 23, 2021

Маркетинг

Запрос на Donecasting, Applicated

Маркетинг

.

не нужно быть экстрасенсом, чтобы заглянуть в будущее

Жюль Шульман

21 апреля 2021

Маркетинг

Стоит ли реклама?

Понимание различных типов рекламы и целесообразности их показа.

Жюль Шульман

30 июля 2021 г.

Личные финансы

Зачем вам нужен личный финансовый отчет

Стремление к будущему? Начните с личного финансового отчета.

Плюсы и минусы выбора работы в стартапе

Жюль Шульман

29 июня 2021

Личные финансы

Как погасить долг

Как смоделировать выплату долга (и при этом иметь возможность позволить себе кофе)

Жюль Шульман

18 июля 2021 г.

Личные финансы

Как управлять своими деньгами 101

9 Как быть более разумным в управлении личными финансами

Брэнди Джонсон

24 сентября 2021 г.

Личные финансы

Анализ затрат и выгод для личных финансов

Жюль Шульман

3 июля 2021 г.

Engineering

Улучшение времени взаимодействия React на 4x

Решение общих лоток производительности с помощью инструментов React и крючков

Casal

16 ноября 2022 г.

Инжиниринг

Как улучшили время загрузки React на 70% с следующим.

Перейдя с CRA на Next.js, мы сократили время начальной загрузки страницы на 70 % и открыли новый уровень опыта разработчиков.

Причинно-следственная связь

23 октября 2022 г.

Engineering

DevOps Challenges

В Causal мы постоянно расширяем границы нашей платформы, требуя творческого и умного решения проблем для преодоления этих препятствий.

Lukas Köbis

8 августа, 2022 г.

Engineering

Масштабирование нашего электронного двигателя из тысяч до миллиардов ячеек

От карт до массивов

Causeal

. 5 июля 2022

и начните бесплатно, или закажите демонстрацию, чтобы узнать, как Causal может преобразовать вашу финансовую функцию.

Начните бесплатноЗаказать демонстрацию

Причинно-следственная связь и машинное обучение — Microsoft Research

В Microsoft Research наше исследование причинно-следственных связей охватывает широкий спектр тем, в том числе: использование анализа причинно-следственных связей для улучшения методов машинного обучения; адаптация и масштабирование причинно-следственных методов для использования крупномасштабных и многомерных наборов данных; и применение всех этих методов для принятия решений на основе данных в реальных условиях.

Примеры наших работ смотрите в наших публикациях.

Изучение причинно-следственных связей на основе данных: Выявление причинно-следственных связей является неотъемлемой частью научных исследований, охватывающих широкий круг вопросов, таких как понимание поведения в онлайн-системах, влияние социальной политики или факторы риска заболеваний. Поскольку вычислительная техника все больше влияет на все сферы жизни, вопросы причинно-следственных связей также имеют решающее значение для проектирования и оценки всех компьютерных систем и приложений, которые мы создаем, на основе данных.

Например, как алгоритмические рекомендации влияют на наши решения о покупке? Как они влияют на результат обучения студента или эффективность работы врача? Это трудные вопросы, и они требуют размышлений о контрфактическом: что произошло бы в мире с другой системой, политикой или вмешательством? Без рандомизированных экспериментов и причинно-следственных связей методы, основанные на корреляции, могут ввести нас в заблуждение.

Причинное машинное обучение: Машинное обучение, основанное на распознавании корреляционных закономерностей, недостаточно для надежных прогнозов и надежного принятия решений. Новые подходы к машинному обучению, основанные на принципах причинно-следственной связи, открывают многообещающий путь вперед. Руководствуясь совместными формальными рассуждениями о наблюдениях и вспомогательной информации о процедурах сбора данных или других знаниях предметной области, причинно-следственные методы машинного обучения основаны на стабильных и независимых механизмах, управляющих поведением моделируемой системы.

В результате эти методы обещают устойчивость к экзогенным изменениям и точное моделирование гипотетических сценариев или сценариев «что, если», которые являются ключевыми для научных экспериментов, понимания и принятия решений.

Открытые задачи: В Microsoft Research мы работаем над фундаментальными достижениями, сочетающими традиционное машинное обучение с методами причинно-следственного вывода. Практика машинного обучения в значительной степени основана на способности измерять производительность модели на проверочной выборке. Однако, в соответствии с процессом принятия решений в реальном мире, фундаментальная проблема причинного вывода исключает существование идеального аналога вневыборочной производительности причинно-следственных моделей, поскольку контрфактические величины никогда не наблюдаются. Это открывает множество важных исследовательских задач по оценке причинно-следственных моделей машинного обучения и тому, как лучше всего формализовать и интегрировать опыт предметной области в конвейеры машинного обучения.