Your browser does not support JavaScript!

Αρχική    Integrative causal analysis of heterogeneous data sets  

Αποτελέσματα - Λεπτομέρειες

Προσθήκη στο καλάθι
[Προσθήκη στο καλάθι]
Κωδικός Πόρου 000395038
Τίτλος Integrative causal analysis of heterogeneous data sets
Άλλος τίτλος Ολοκληρωμένη αιτιακή ανάλυση ετερογενών συνόλων δεδομένων
Συγγραφέας Τριανταφύλλου, Σοφία
Σύμβουλος διατριβής Τσαμαρδινός, Ιωάννης
Μέλος κριτικής επιτροπής Μπένος, Παναγιώτης
Πλεξουσάκης, Δημήτριος
Χριστοφίδης, Βασίλειος
Cooper, Gregory
Glymour, Clark
Maathuis, Marloes
Περίληψη Η επαναλαμβανόμενη μελέτη ενός συστήματος υπό διαφορετικές οπτικές για την εξαγωγή ενός συμπεράσ¬ματος είναι συχνό φαινόμενο στην επιστημονική πρακτική. Σε κάθε μελέτη, ο επιστήμονας συχνά μετρά διαφορετικές παραμέτρους του ίδιου συστήματος σε διαφορετικές πειραματικές συνθήκες. Το αποτέλεσμα μίας τέτοιας διαδικασίας είναι ένα σύνολο από ετερογενή σύνολα δεδομένων, που προέρχον¬ται από διαφορετικές κατανομές. Κάθε σύνολο δεδομένων αναλύεται αυτοτελώς, και τα αποτελέσματα των αναλύσεων συντίθενται σε επιστημονική γνώση από την επιστημονική κοινότητα. Παρ' όλη την ετερογένεια, σύνολα δεδομένων που μετρούν παραμέτρους του ίδιου συστήματος θα πρέπει να προέρχονται από, και άρα να αποτυπώνουν, τον ίδιο αιτιακό μηχανισμό. Υποστηρίζουμε ότι τέτοια σύνολα δεδομένων μπορούν να αναλυθούν μαζί βάσει αυτής της αρχής. Στη διατριβή αυτή, ορίζουμε και προτείνουμε μία λύση για το πρόβλημα του προσδιορισμού ενός ή όλων των πιθανών αιτιακών μηχανισμών που ταιριάζουν σε όλα τα διαθέσιμα σύνολα δεδομένων ενός συστήματος. Ονομάζουμε αυτή την προσέγγιση ολοκληρωμένη αιτιακή ανάλυση. Χρησιμοποιούμε τη γνωστή θεωρία της αιτιακής μοντελοποίησης, που συνδέει τις στατιστικές ιδιότητες ενός συνόλου δεδομένων με τον αιτιακό μηχανισμό που περιγράφει τις μετρούμενες μεταβλητές στο σύνολο αυτό. Πιο συγκεκριμένα, οι πολυπαραγοντικές σχέσεις των μετρούμενων μεταβλητών απότελούν περιορισμούς για τους πιθανούς αιτιακούς μηχανισμούς. Με αυτό τον τρόπο, το πρόβλημα μπορεί να διατυπωθεί σαν ένα πρόβλημα ικανοποίησης περιορισμών. Η μεθοδος που προτείνουμε μεταφράζει τους στατιστικούς περιορισμούς που προκύπρουν από τα δε¬δομένα σε λογικές προτάσεις, μετατρέποντας το πρόβλημα έυρεσης πιθανού αιτιακού μηχανισμού σε ένα πρόβλημα ικανοποιησιμότητας (SAT). Περιορίζουμε την πολυπλοκότητα της μεθόδου με μία σειρά από ευριστικές ή ακριβείς βελτιώσεις. Εφόσον οι λογικές προτάσεις αντιστοιχούν σε στατιστικές σχέσεις, πιθανά αιτιακά σφάλματα οδηγούν σε μη ικανοποιήσιμες λογικές προτάσεις. Προτείνουμε μία μέθοδο για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος που δεν επιβαρύνει την πολυπλοκότητα του αλγορίθμου. Τέλος, ταυτοποιούμε μία περίπτωση που η ολοκληρωμένη αιτιακή ανάλυση οδηγεί σε μία μη προφανή πρόβλεψη. Ελέγχουμε την ισχύ της πρόβλεψης αυτής σε μία ευρεία γκάμα δημόσιων δεδομένων, με στόχο να ελέγξουμε την επαληθευσιμότητα των υποθέσεων της αιτιακής μοντελοποίησης. Δοκιμάσαμε τις μεθόδους μας σε μία πληθώρα διαφορέτικών συνθηκών και συνόλων δεδομένων. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι (α) οι μέθοδοί μας έχουν την αναμενόμενη συμπεριφορά για διάφορες παραμέτρους εισόδου (β) οι μέθοδοι μας ξεπερνοούν σε απόδοση τις σύγχρονες εναλλακτικές μεθόδους και (γ) αν και οι αιτιακές υποθέσεις δεν μπορούν να επαληθευτούν εύκολα, οδηγούν σε προβλέψεις που επαληθεύονται μαζικά σε πραγματικά σύνολα δεδομένων.
Φυσική περιγραφή 140 σ. : πίν., εικ.(μερ. έγχρ.) ; 30 εκ.
Γλώσσα Αγγλικά
Θέμα Bayesian networks
Μπαϋεσιανά δίκτυα
Ημερομηνία έκδοσης 2015-05-12
Συλλογή   Σχολή/Τμήμα--Σχολή Θετικών και Τεχνολογικών Επιστημών--Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών--Διδακτορικές διατριβές
  Τύπος Εργασίας--Διδακτορικές διατριβές
Εμφανίσεις 110

Ψηφιακά τεκμήρια
No preview available

Προβολή Εγγράφου
Εμφανίσεις : 11