概率是贴什么茶叶泡出来好看看的吗

《好看》依托百度技术,精准推荐优质短视频内容,懂你所好,量身打造最适合你的短视频客户端!概率因果论,写给量子力学贴中的争论【科学吧】_百度贴吧
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概率因果论,写给量子力学贴中的争论收藏
还是先给原文地址:然后翻译(全手打翻译的啊,费力气啊):概率因果指的是一组哲学理论,这些哲学理论用概率理论来表征因果之间的关系。中央的理念背后的理论是,这些原因提升了结果发生的概率,本来这些结果发生的概率应该相等。确定性和概率理论:确定性的因果关系意味着,如果A造成了B,那么B一定是永远跟着A发生的,那么战争不是死亡的原因,吸烟也不是癌症的原因。结果,很多研究者转向了使用概率。不严格的说,A是B的概率因,如果A的发生会造成B发生的概率增加。这被应用在决定论系统无完备知识的时候或者系统中固有非决定性质的时候。(倾向性概率是一个类似的理念,它根据那些客观性的存在而设定,并不局限于主观知识)。哲学家们,例如Hugh Mellor和Patrick Suppes以如下方法定义因果律:因在前,原因总提升结果概率。(另外,Mellor声称因、果都是事实,既不是事件,也不是非事件,例如火车晚点了,造成我们坐巴士。但是Suppes认为我们将定义理论事件集来讨论.)Pearl认为,整个概率因果在最初就错了,因为原因对结果的概率提升不能用概率语言解释。概率语言利用不等式 Pr(结果/原因)>Pr(结果/非原因)来定义因果和许多细微变化,无法直觉捕捉原因提升结果概率的原因,这种原因可能是内在操作性的或是反事实的。Pearl修正的公式为: Pr(结果/do(原因))>Pr(结果/do(非原因))这里do代表外部干预(C),强制C(原因)为真。条件概率Pr(E|C)就相反代表了被动观察C,和PR(E|do(C))不对应。事实上,观测气压表下降提升风暴的概率,但并不造成风暴,是一种降低气压表的实际行动才让风暴的概率提升。一般而言,概率上升的概念是包含在行为符号do当中的,这样就解决了过去半世纪所遭遇的麻烦,如著名的辛普森悖论,且清楚的解释了概率和因果之间的关系。因果关系的建立,即使是这样简单,也会被反对:相关性并非因果性。例如,吸烟者有显着增加,观察吸烟会导致肺癌概率增加并不能说明吸烟是造成肺癌的原因,有可能是存在一定遗传缺陷或是对尼古丁的渴望造成了肺癌;甚至也许“对尼古丁的渴望”是早期肺癌的症状,但现在无法检测。科学家总是寻找确切事件A产生事件B的机制,但科学家也如此表述:“吸烟可能造成癌症。”根据概率理论,当两个统计相关性非常好,则因果性远大于随机性。在这两种方法都成立的情况下,科学家同时接受确定性和概率性因果关系。在统计学中一般接受观测性研究(像在吸烟者和非吸烟者之间的癌细胞计数比较)给出的提示,但不能建立因果。但是通常定性因果假设(缺乏变量之间的数量因果关系时)可以从观察中得出一致性因果关系估计。随机试验是一种黄金标准:选取大量的人,随机分为两组,强迫一组吸烟,另一组不吸烟,然后测定癌症的发病率高的那一组。因果关系推理中随机分配起着至关重要的作用,因为在更长的实验中,将所有结果的可能性拉平(癌症),任何导致癌症概率的改变一定是因为操作(吸烟)。显然,出于道德上的原因,本实验不能被执行,但该方法广泛适用于小的破坏实验。但是实验有个限制,他们测试因果关系很好用但却很难估计这个因果在感兴趣的人群中所占比例的大小。(通常会有这样的批评:研究食品添加剂的使用剂量比人们消费产品将摄入的量要大的多。)封闭系统和开放系统在一个封闭的系统中的数据可能表明,原因A*B在结果C之前,且相距的时间间隔为给定的τ。这种关系可以用τ时间确定因果关系。但这种关系可能不能用于一个开放的系统,不受控制的因素可能会影响结果。例子:系统事件:A、B、C,其中A、B、C是已知的。规定在限制时间(如50毫秒,或50小时)测定:^A * ^B =& ^C(99 7%) A * ^B =& ^C(99 7%)^A *
B =& ^C(99 7%) A *
C(99 7%)可以合理地判断:在6个标准偏差内,给定时间的边界内(例如50毫秒,或50小时)A*B是C的原因,当且仅当A,B和C是系统唯一的可变部分时成立。其他任何变化都可能被视为偏差。
双缝条纹中黑色条带中并不是不会落进粒子,而是落进的概率很小。以很小的样本去判定一个无穷的序列的性质使用的只能是“估计”的方法,无法像严格的数学公式或者全称判断的物理公式那样证伪。即使是出现了1000次硬币正面朝上的情况,在无穷的序列中也只占很小很小很小的一段。但这并不能表明这些概率性的东西不具有证伪性和证实性。他们需要用非严格的概率证实、证伪来进行研究。这就需要概率因果率来产生作用。或者说应当相信在某一个概率之下,不再对结果进行怀疑:例如0.1%之下的概率不予采纳。
真是辛苦了
其实吧,现在主流statistician不做causation的研究,基本上都是correlation 的inference这是概率统计胎里毛病,可能要创建新的数学模型才能有所改观
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为什么不敢把针女的真实概率贴出来
更新之后唯一的感觉就是针女概率真tm低,刚刚和亲友做了一个小测试,我的天狗放了30个大,只触发27次针女,触发率在22.5%,亲友的鸟具体数据不知道,但触发率在35%左右,也远远不到40你削弱大天狗没关系,毕竟ssr也不能太强,鸟的触发率比狗高我可以接受,可你暗改大天狗的针女触发,还恬不知耻的写40%有意思吗
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顶上去,可能是我测试的还不太够
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