The TETRAD Project

Das Projekt TETRAD:

Kausale Modele und statistische Dateien

Originalartikel wurde von Andrew Scheines  veröffentlicht

Was ist TETRAD?

TETRAD ist ein Programm für

  • Zusammenstellen von,
  • Datamodelieren,
  • Bewertung von,
  • Testen von,
  • Prognostizieren und
  • Suchen nach

kausalen/statistischen Modelen.

Das Projekt ist gezielt bequeme Methoden und userfreundliche Interface zu versorgen, die keine statistische Erfahrung und Programmierenfähigkeiten verlangen. Dieses Programm kann die flexible statistische Programmsysteme wie  Matlab, Splus oder R. TETRAD nicht ersetzen - es ist freies Software, der viele Funktionen für Kommerzprograme anbietet, z.B. für  Netica, Hugin, LISREL, EQS u.a.., welche die genannten Programme nicht haben.

TETRAD ist einzigartig im Sinne prinzipieller Suchealgoritmen ("Recherchen," "Entdeckung"), die er liefert -- z.B., seine Fähigkeit zu suchen, wenn da unbeobachtete Störfaktore von gemessten Variablen sein können, Suche nach Modelen mit Latentstruktur, Suche nach linealen Modelen --und seine Fähigkeit das Effekt des Experimente auf Grund eines Models zu prognostizieren. Alle Suchenprozeduren sind "punktweise konsistent"--sie werden garantiert konvergiert praktisch sicherlich in die richtige Information über die vorhandene Struktur auch in großen Auswahlgrenzen,und sichern, dass die Struktur und Dateien des Models unterschiedlichen allgemeinen Vermutungen entsprechen (nicht immer).

TETRAD ist mit Modelen kategorieierter Dateien begrenzt (die auch für Ordinaldata gebraucht sein können) und mit linealen Modelen ("structural equation models'') mit normaler Verbreitungfähigkeit; und mit sehr enger Klasse zeitlicher Seriemodelen. Programme TETRAD beschreiben kausale Modelen in drei separaten Etapen oder Teilen: Bild, das ein gelenktes Schaubild darstellt, und hypotetische kausale Verhältnisse zwischen Variablen detalisiert; Detalisierung der möglichen Distributionen und Parameterarten, die mit dem graphischen Model assozihiert sind; und Detalisierung von Quantativen Bedeutungen dieser Parameter.

Das Program und Suchalgoritmen wurden während einigen Jahren erarbeitet unterstützt von Nationaler Regierung von Aeronaftik und Weltraum und Departament der Seeforschungen.

Die Sammlung von Programmen TETRAD ermöglicht es dem User die folgenden Aktionen zu erfüllen:

  1. Graphischen kausalen/statistischen Model der folgenden Arten generieren:
    1. Model der kategorisierten Dateien (Bayes networks);
    2. Model der ständigen Dateien mit Variablen, die Gaussian (normale) Distribution der verallgemeinerten Möglichkeit haben;
    3. Module für eine enge Klasse der Zeitnetzen der genetischen Regulation...
  2. Parameter der Modelen der folgenden Arten einschätzen:
    1. Modelen für kategoriale Dateien, dessen Variablen in Dateien eingeschrieben sind (nichtlatente Variablen);
    2. Modelen für ständigen Tateien mit oder ohne Latentvariaben;
  3. Modelen aller Arten, die unter Punkt 2 aufgezählt sind testen.
  4. Dateien aller Modelen, die unter Punkt 1 aufgezählt sind, modelieren.
  5. Modelen für kategoriale Dateien erneuen; z.B., die Möglichkeit der Variablen kalkulieren unter den Verhältnissen eines Models mit beliebigen Varianten von Bedeutungen für andere Variable des Models.
  6. Die Wahrscheinlichkeit einer Variable in einem Model vorsagen (ohne Latentvariablen) von Interventionen, die Bedeutungen für jede Reihe von anderen Variablen in dem Model fixieren oder umrechnen.
  7. Suchen nach Modelen:
    1. kategorialer Dateien mit und ohne Latentvariablen;
    2. ständiger, Gaussian Dateien mit und ohne Latentvariablen.
  8. Graphische Eigenschaften von zwei Modelen vergleichen.
  9. Variablen wählen im Ramen einer reihe Dateien für Klassifikation von Bedeutungen  der Falle einer anderen Variable in der Dateienreihe
  10. Neue (oder alte) Fälle mit Variablen klassifizieren, die unter P. 9 aufgezählt sind.
  11. Die Genauigkeit einer Klassifikation einschätzen.

scheines@andrew.cmu.edu