Název:
Příčiny účinků a účinky příčin
Překlad názvu:
Causes of Effects and Effects of Causes
Autoři:
Zemánková, Lucie ; Maciak, Matúš (vedoucí práce) ; Antoch, Jaromír (oponent) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2017
Jazyk:
cze
Abstrakt: [cze][eng] Práce se zabývá asociačním a kauzálním vztahem mezi dvěma různými náhodnými jevy a představuje základní statistické metody pro vyšetřování těchto vztahů. Nejprve se věnuje prokázání souvislosti mezi jevy (asociace) a ukazuje, že nalezení kauzálního vztahu mezi jevy vyžaduje vhodnou randomizaci systému nebo zásah (intervenci) do systému. Po intervenci do systému již není možné napozorovat všechny situace, tzv. kontrafaktuální pozorování, ale i přesto lze kauzální vztah prokázat za pomoci vhodných technických postupů a teoretických předpokladů. Práce dále shrnuje různé způsoby reprezentace kauzální struktury, nejprve pomocí grafů, kde jsou předvedeny základní metody odhadování kauzální struktury, a následně pomocí strukturálních rovnic, které již zachycují kvantitativní míru kauzálních vztahů.The thesis deals with an associative and causal relationship between two different random phenomena and presents basic statistical methods for investigation of these relationships. Firstly it focuses on demonstrating the association between phenomena and shows that finding a causal relation between phenomena requires appropriate randomization of the system or intervention in the system. After intervening in the system, it is no longer possible to observe all situations, so-called counterfactual observation, but the causal relationship can still be demonstrated using appropriate technical procedures and theoretical assumptions. The thesis further summarizes different ways of representation of causal structures, first by means of graphs, where basic methods of estimating the causal structure are presented, and later by structural equations that already capture the quantitative measure of causal relations.
Klíčová slova:
asociace; intervence; Kauzalita; randomizace; strukturální modely; association; Causality; intervention; randomization; structural equation models