TILS1500 Kausaalimallit (2–5 op)
Kuvaus
Kausaalisuus on tieteen keskeisimpiä käsitteitä. Kausaalipäättelyssä tehdään päätelmiä siitä, miten jokin tekijä (syy) vaikuttaa toiseen tekijään (seuraus). Kokeellinen tutkimus liittyy läheisesti kausaalipäättelyyn: kokeessa jotakin tekijää muutetaan tai varioidaan kontrolloidusti ja tarkastellaan vasteessa tapahtuvaa muutosta. Kausaalipäättely on mahdollista myös havainnoivassa tutkimuksessa, jos tehdyt oletukset sekoittavista tekijöistä ovat voimassa. Kausaalipäättelyssä päätelmiin vaikuttavat siis havaintojen lisäksi myös oletukset tekijöiden välisistä syy-seuraus-suhteista.
Opintojakso käsittelee kausaalisuhteiden mallintamista, kausaalipäättelyä ja kausaalivaikutusten estimointia. Tärkeimpänä työvälineenä käytetään Judea Pearlin esittämää funktionaalista kausaalimallia.
Osaamistavoitteet
- tuntee kausaalisuuden käsitteen,
- osaa esittää kausaalisuhteita graafisilla malleilla,
- tuntee Rubinin ja Pearlin kausaalimallit ja niihen liittyvää käsitteistöä,
- osaa käyttää ohjelmistoja kausaalipäättelyyn,
- osaa tehdä päätelmiä kausaalivaikutuksista,
- tietää kausaalimallien yhteyden rakenneyhtälömalleihin,
- osaa estimoida kausaalivaikutuksia havaintoaineistosta,
- osaa arvioida kriittisesti tiedotusvälineissä esitettyjä väitteitä syy-seuraussuhteista.
Lisäksi opiskelija, joka on suorittanut opintojakson 5 opintopisteen laajuisena:
- hallitsee käsiteltyihin asioihin liittyvän teorian,
- osaa soveltaa kausaalilaskentaa
- ymmärtää joidenkin kausaalipäättelyssä käytettyjen algoritmien toimintaperiaatteita,
- osaa tehdä kontrafaktuaalisia päätelmiä.
Lisätietoja
Tilastotieteen ja datatieteen tutkinto-opiskelijoille kurssin laajuus on 5 op. Muut opiskelijat voivat valita kurssin laajuuden 2 op tai 5 op.
Opintojakso järjestetään puolentoista vuoden välein.
Esitietojen kuvaus
2 op suoritus: Datasta malliksi, perusvalmiudet R-ohjelmiston käyttöön