कारणता: Difference between revisions
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==== ज्ञानशास्त्र ==== | ==== ज्ञानशास्त्र ==== | ||
चूंकि कारण कार्य सिद्धांत एक सूक्ष्म तत्वविज्ञान है, विशेष अनुभवजन्य परिस्थितियों में इसका ज्ञान स्थापित करने के लिए साक्ष्य के प्रदर्शनशास्त्र के साथ-साथ काफी बौद्धिक प्रयास की आवश्यकता है। डेविड ह्यूम के अनुसार, मानव मन प्रत्यक्ष कारण संबंधों को देखने में असमर्थ है। इस आधार पर, विद्वान कारण कार्य सिद्धांत पर नियमितता दृष्टिकोण और प्रतितथ्यात्मक धारणा के बीच अंतर करता है।<ref name=Hume>{{Cite book|last=Hume|first=David|title=मानव प्रकृति पर एक ग्रंथ|url=https://archive.org/details/atreatiseofhuman00humeuoft|publisher=Clarendon Press|year=1888|location=Oxford}}</ref> [[प्रतितथ्यात्मक सशर्त]] के अनुसार, एक्स वाई का कारण बनता है यदि और केवल यदि , एक्स के बिना, वाई सम्मलित नहीं होगा। ह्यूम ने उत्तरार्द्ध की व्याख्या एक ऑन्कोलॉजिकल दृष्टिकोण के रूप में की, अर्थात, कारण कार्य सिद्धांत की प्रकृति के विवरण के रूप में, लेकिन, मानव मन की सीमाओं को देखते हुए, पूर्व का उपयोग करने की सलाह दी (बताते हुए, मोटे तौर पर, कि एक्स वाई का कारण बनता है और केवल यदि दो घटनाएं हैं | चूंकि कारण कार्य सिद्धांत एक सूक्ष्म तत्वविज्ञान है, विशेष अनुभवजन्य परिस्थितियों में इसका ज्ञान स्थापित करने के लिए साक्ष्य के प्रदर्शनशास्त्र के साथ-साथ काफी बौद्धिक प्रयास की आवश्यकता है। डेविड ह्यूम के अनुसार, मानव मन प्रत्यक्ष कारण संबंधों को देखने में असमर्थ है। इस आधार पर, विद्वान कारण कार्य सिद्धांत पर नियमितता दृष्टिकोण और प्रतितथ्यात्मक धारणा के बीच अंतर करता है।<ref name=Hume>{{Cite book|last=Hume|first=David|title=मानव प्रकृति पर एक ग्रंथ|url=https://archive.org/details/atreatiseofhuman00humeuoft|publisher=Clarendon Press|year=1888|location=Oxford}}</ref> [[प्रतितथ्यात्मक सशर्त]] के अनुसार, एक्स वाई का कारण बनता है यदि और केवल यदि , एक्स के बिना, वाई सम्मलित नहीं होगा। ह्यूम ने उत्तरार्द्ध की व्याख्या एक ऑन्कोलॉजिकल दृष्टिकोण के रूप में की, अर्थात, कारण कार्य सिद्धांत की प्रकृति के विवरण के रूप में, लेकिन, मानव मन की सीमाओं को देखते हुए, पूर्व का उपयोग करने की सलाह दी (बताते हुए, मोटे तौर पर, कि एक्स वाई का कारण बनता है और केवल यदि दो घटनाएं हैं स्थानिक रूप से जुड़ा हुआ, और X पूर्ववर्ती Y) कारण कार्य सिद्धांत की एक व्यापक रोग परिभाषा के रूप में। कारण कार्य सिद्धांत और गैर-कारण संबंधों के बीच अंतर करने के लिए कारण कार्य सिद्धांत की एक ज्ञानमीमांसा की आवश्यकता है। कारण कार्य सिद्धांत पर समकालीन दार्शनिक साहित्य को कारण कार्य सिद्धांत के पाँच बड़े दृष्टिकोणों में विभाजित किया जा सकता है। इनमें (ऊपर उल्लिखित) नियमितता, संभाव्य कारण, प्रतितथ्यात्मक, तंत्र (दर्शनशास्त्र), और हेरफेरवादी विचार सम्मिलित हैं। पांच दृष्टिकोणों को रिडक्टिव के रूप में दिखाया जा सकता है, अर्थात, अन्य प्रकार के संबंधों के संदर्भ में कारण कार्य सिद्धांत को परिभाषित करें।<ref>{{Cite book|last=Maziarz|first=Mariusz|title=The Philosophy of Causality in Economics: Causal Inferences and Policy Proposals.|publisher=Routledge.|year=2020|location=New York & London}}</ref> इस पठन के अनुसार, वे कारण कार्य सिद्धांत को क्रमशः अनुभवजन्य नियमितताओं (घटनाओं के निरंतर संयोजन), [[सशर्त संभाव्यता]] में परिवर्तन, प्रतितथ्यात्मक स्थितियों, कारण कार्य सिद्धांत संबंधों के अंतर्समाहित तंत्र, और हस्तक्षेप के अनुसार निश्चरता के रूप में परिभाषित करते हैं। | ||
==== ज्यामितीय महत्व ==== | ==== ज्यामितीय महत्व ==== | ||
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}}</ref> | }}</ref> | ||
जे एल मैकी का तर्क है कि वास्तव में कारण की सामान्य बात आईएनयूएस स्थितियों को संदर्भित करती है (अपर्याप्त लेकिन गैर-निरर्थक भागों की स्थिति जो स्वयं अनावश्यक है लेकिन प्रभाव की घटना के लिए पर्याप्त है)।<ref>{{Cite book|url=https://books.google.com/books?id=h38IAQAAIAAJ|title=The Cement of the Universe: A Study of Causation|last=Mackie|first=John Leslie|date=1974|publisher=Clarendon Press|isbn=9780198244059|language=en}}</ref> एक उदाहरण एक घर के जलने के कारण के रूप में एक | जे एल मैकी का तर्क है कि वास्तव में कारण की सामान्य बात आईएनयूएस स्थितियों को संदर्भित करती है (अपर्याप्त लेकिन गैर-निरर्थक भागों की स्थिति जो स्वयं अनावश्यक है लेकिन प्रभाव की घटना के लिए पर्याप्त है)।<ref>{{Cite book|url=https://books.google.com/books?id=h38IAQAAIAAJ|title=The Cement of the Universe: A Study of Causation|last=Mackie|first=John Leslie|date=1974|publisher=Clarendon Press|isbn=9780198244059|language=en}}</ref> एक उदाहरण एक घर के जलने के कारण के रूप में एक लघु परिपथ है। घटनाओं के संग्रह पर विचार करें: लघु सर्किट, ज्वलनशील सामग्री की निकटता और अग्निशामकों की अनुपस्थिति। साथ में ये अनावश्यक हैं लेकिन घर के जलने के लिए पर्याप्त हैं (चूंकि घटनाओं के कई अन्य संग्रह निश्चित रूप से घर को जलाने का कारण बन सकते हैं, उदाहरण के लिए ऑक्सीजन और आगे की उपस्थिति में एक फ्लेमेथ्रोवर के साथ घर की शूटिंग)। इस संग्रह के भीतर, लघु परिपथ एक अपर्याप्त है (चूंकि लघु परिपथ से आग लगने का कारण नहीं होता) लेकिन गैर-निरर्थक (क्योंकि आग इसके बिना नहीं होती, बाकी सब कुछ बराबर होता है) एक स्थिति का हिस्सा है जो है स्वयं अनावश्यक लेकिन प्रभाव की घटना के लिए पर्याप्त है। तो, घर के जलने की घटना के लिए लघु परिपथ एक इनउस स्थिति है। | ||
=== सशर्त के साथ तुलना === | === सशर्त के साथ तुलना === | ||
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: एक घटना E यथोचित रूप से C पर निर्भर करती है यदि, और केवल यदि, (i) यदि C हुआ होता, तो E घटित होता, और (ii) यदि C नहीं हुआ होता, तो E घटित नहीं होता। | : एक घटना E यथोचित रूप से C पर निर्भर करती है यदि, और केवल यदि, (i) यदि C हुआ होता, तो E घटित होता, और (ii) यदि C नहीं हुआ होता, तो E घटित नहीं होता। | ||
कारण कार्य सिद्धांत को तब कारण निर्भरता की श्रृंखला के रूप में परिभाषित किया जाता है। यही है, सी ई का कारण बनता है यदि और केवल यदि घटनाओं का अनुक्रम सी, डी सम्मलित है | कारण कार्य सिद्धांत को तब कारण निर्भरता की श्रृंखला के रूप में परिभाषित किया जाता है। यही है, सी ई का कारण बनता है यदि और केवल यदि घटनाओं का अनुक्रम सी, डी ई सम्मलित है, डी<sub>2</sub>, ... डी<sub>k</sub>, ऐसा है कि अनुक्रम में प्रत्येक घटना पिछले पर निर्भर करती है। इस श्रृंखला को तंत्र कहा जा सकता है। | ||
ध्यान दें कि विश्लेषण यह समझाने के लिए नहीं है कि हम कैसे कारणात्मक निर्णय लेते हैं या हम कारण कार्य सिद्धांत के बारे में कैसे तर्क देते हैं, बल्कि कुछ जोड़ी घटनाओं के बीच एक कारण संबंध होने के लिए इसका एक आध्यात्मिक विवरण देना है। यदि सही है, तो विश्लेषण में कारण कार्य सिद्धांत की कुछ विशेषताओं की व्याख्या करने की शक्ति है। यह जानते हुए कि कारण कार्य सिद्धांत प्रतितथ्यात्मक निर्भरता का प्रकरण है, हम कारण कार्य सिद्धांत की प्रकृति को ध्यान में रखते हुए प्रतितथ्यात्मक निर्भरता की प्रकृति पर विचार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, अपने पेपर काउंटरफैक्चुअल डिपेंडेंस एंड टाइम एरो में, लुईस ने काउंटरफैक्टुअल कंडीशनल के सिमेंटिक्स के संदर्भ में काउंटरफैक्टुअल डिपेंडेंस के समय-निर्देशन के लिए खाते की मांग की।<ref>{{cite journal|last1=Lewis|first1=David|title=प्रतितथ्यात्मक निर्भरता और समय का तीर|journal=Noûs|date=1979|volume=13|issue=4|pages=455–476|doi=10.2307/2215339|jstor=2215339}}</ref> यदि सही है, तो यह सिद्धांत हमारे अनुभव के मूलभूत भाग की व्याख्या करने का काम कर सकता है, जो यह है कि हम केवल भविष्य को प्रभावित कर सकते हैं, अतीत को नहीं प्रभावित कर सकते हैं। | ध्यान दें कि विश्लेषण यह समझाने के लिए नहीं है कि हम कैसे कारणात्मक निर्णय लेते हैं या हम कारण कार्य सिद्धांत के बारे में कैसे तर्क देते हैं, बल्कि कुछ जोड़ी घटनाओं के बीच एक कारण संबंध होने के लिए इसका एक आध्यात्मिक विवरण देना है। यदि सही है, तो विश्लेषण में कारण कार्य सिद्धांत की कुछ विशेषताओं की व्याख्या करने की शक्ति है। यह जानते हुए कि कारण कार्य सिद्धांत प्रतितथ्यात्मक निर्भरता का प्रकरण है, हम कारण कार्य सिद्धांत की प्रकृति को ध्यान में रखते हुए प्रतितथ्यात्मक निर्भरता की प्रकृति पर विचार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, अपने पेपर काउंटरफैक्चुअल डिपेंडेंस एंड टाइम एरो में, लुईस ने काउंटरफैक्टुअल कंडीशनल के सिमेंटिक्स के संदर्भ में काउंटरफैक्टुअल डिपेंडेंस के समय-निर्देशन के लिए खाते की मांग की।<ref>{{cite journal|last1=Lewis|first1=David|title=प्रतितथ्यात्मक निर्भरता और समय का तीर|journal=Noûs|date=1979|volume=13|issue=4|pages=455–476|doi=10.2307/2215339|jstor=2215339}}</ref> यदि सही है, तो यह सिद्धांत हमारे अनुभव के मूलभूत भाग की व्याख्या करने का काम कर सकता है, जो यह है कि हम केवल भविष्य को प्रभावित कर सकते हैं, अतीत को नहीं प्रभावित कर सकते हैं। | ||
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कारण गणना का सिद्धांत<ref name=Pearl>Pearl, Judea (2000). ''[https://books.google.com/books?id=wnGU_TsW3BQC Causality: Models, Reasoning, and Inference] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210831203927/https://www.google.com/books/edition/_/wnGU_TsW3BQC |date=31 August 2021 }}'', Cambridge University Press.</ref> (डो-कैलकुलस के रूप में भी जाना जाता है, [[ यहूदिया मोती |यहूदिया मोती]] का कॉसल कैलकुलस, कैलकुलस ऑफ क्रियाएँ) किसी को बिना मापे हुए चर के साथ आकस्मिक बायेसियन नेटवर्क में सशर्त संभावनाओं से पारंपरिक संभावनाओं का अनुमान लगाने की अनुमति देती हैं। | कारण गणना का सिद्धांत<ref name=Pearl>Pearl, Judea (2000). ''[https://books.google.com/books?id=wnGU_TsW3BQC Causality: Models, Reasoning, and Inference] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20210831203927/https://www.google.com/books/edition/_/wnGU_TsW3BQC |date=31 August 2021 }}'', Cambridge University Press.</ref> (डो-कैलकुलस के रूप में भी जाना जाता है, [[ यहूदिया मोती |यहूदिया मोती]] का कॉसल कैलकुलस, कैलकुलस ऑफ क्रियाएँ) किसी को बिना मापे हुए चर के साथ आकस्मिक बायेसियन नेटवर्क में सशर्त संभावनाओं से पारंपरिक संभावनाओं का अनुमान लगाने की अनुमति देती हैं। | ||
इस सिद्धांत का एक बहुत ही व्यावहारिक परिणाम भ्रमित करने वाले चरों का लक्षण वर्णन है, अर्थात्, चर का एक पर्याप्त | इस सिद्धांत का एक बहुत ही व्यावहारिक परिणाम भ्रमित करने वाले चरों का लक्षण वर्णन है, अर्थात्, चर का एक पर्याप्त समुच्चय , जिसे यदि समायोजित किया जाता है, तो ब्याज के चर के बीच सही कारण प्रभाव उत्पन्न होगा। यह दिखाया जा सकता है कि के कारण प्रभाव का अनुमान लगाने के लिए एक पर्याप्त समुच्चय <math>X</math> पर <math>Y</math> के गैर-वंशजों का कोई समुच्चय है <math>X</math> वह <math>d</math>-अलग <math>X</math> से <math>Y</math> से निकलने वाले सभी तीरों को हटाने के बाद <math>X</math>. यह कसौटी, जिसे बैकडोर कहा जाता है, भ्रमित करने की एक गणितीय परिभाषा प्रदान करती है और शोधकर्ताओं को माप के योग्य चर के सुलभ समुच्चय ों की पहचान करने में मदद करती है। | ||
=== संरचना सीखना === | === संरचना सीखना === | ||
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टाइप 1 और टाइप 2 समान सांख्यिकीय निर्भरताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं (अर्थात , <math>X</math> और <math>Z</math> स्वतंत्र दिए गए हैं <math>Y</math>) और इसलिए, विशुद्ध रूप से [[क्रास सेक्शनल डाटा]] के भीतर अप्रभेद्य हैं। हालाँकि, टाइप 3 को विशिष्ट रूप से पहचाना जा सकता है <math>X</math> और <math>Z</math> आंशिक रूप से स्वतंत्र हैं और अन्य सभी जोड़े निर्भर हैं। इस प्रकार, जबकि इन तीनों त्रिगुणों के कंकाल (तीरों से छीने गए रेखांकन) समान हैं, तीरों की दिशात्मकता आंशिक रूप से पहचान योग्य है। वही अन्तर तब लागू होता है जब <math>X</math> और <math>Z</math> एक ही पूर्वज होते हैं, सिवाय इसके कि उन पूर्वजों पर पहली शर्त होनी चाहिए। एल्गोरिदम को अंतर्समाहित ग्राफ के कंकाल को व्यवस्थित रूप से निर्धारित करने के लिए विकसित किया गया है और फिर, उन सभी तीरों को उन्मुख किया गया है जिनकी दिशा सशर्त स्वतंत्रता द्वारा निर्धारित की जाती है।<ref name="Pearl" /><ref>Spirites, P. and Glymour, C., "An algorithm for fast recovery of sparse causal graphs", ''Social Science Computer Review'', Vol. 9, pp. 62–72, 1991.</ref><ref>Spirtes, P. and Glymour, C. and Scheines, R., ''Causation, Prediction, and Search'', New York: Springer-Verlag, 1993</ref><ref>Verma, T. and Pearl, J., "[http://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/R150.pdf Equivalence and Synthesis of Causal Models]", ''Proceedings of the Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence'', (July, Cambridge, Massachusetts), pp. 220–227, 1990. Reprinted in P. Bonissone, M. Henrion, L.N. Kanal and J.F.\ Lemmer (Eds.), ''Uncertainty in Artificial Intelligence 6'', Amsterdam: Elsevier Science Publishers, B.V., pp. 225–268, 1991</ref> | टाइप 1 और टाइप 2 समान सांख्यिकीय निर्भरताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं (अर्थात , <math>X</math> और <math>Z</math> स्वतंत्र दिए गए हैं <math>Y</math>) और इसलिए, विशुद्ध रूप से [[क्रास सेक्शनल डाटा]] के भीतर अप्रभेद्य हैं। हालाँकि, टाइप 3 को विशिष्ट रूप से पहचाना जा सकता है <math>X</math> और <math>Z</math> आंशिक रूप से स्वतंत्र हैं और अन्य सभी जोड़े निर्भर हैं। इस प्रकार, जबकि इन तीनों त्रिगुणों के कंकाल (तीरों से छीने गए रेखांकन) समान हैं, तीरों की दिशात्मकता आंशिक रूप से पहचान योग्य है। वही अन्तर तब लागू होता है जब <math>X</math> और <math>Z</math> एक ही पूर्वज होते हैं, सिवाय इसके कि उन पूर्वजों पर पहली शर्त होनी चाहिए। एल्गोरिदम को अंतर्समाहित ग्राफ के कंकाल को व्यवस्थित रूप से निर्धारित करने के लिए विकसित किया गया है और फिर, उन सभी तीरों को उन्मुख किया गया है जिनकी दिशा सशर्त स्वतंत्रता द्वारा निर्धारित की जाती है।<ref name="Pearl" /><ref>Spirites, P. and Glymour, C., "An algorithm for fast recovery of sparse causal graphs", ''Social Science Computer Review'', Vol. 9, pp. 62–72, 1991.</ref><ref>Spirtes, P. and Glymour, C. and Scheines, R., ''Causation, Prediction, and Search'', New York: Springer-Verlag, 1993</ref><ref>Verma, T. and Pearl, J., "[http://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/R150.pdf Equivalence and Synthesis of Causal Models]", ''Proceedings of the Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence'', (July, Cambridge, Massachusetts), pp. 220–227, 1990. Reprinted in P. Bonissone, M. Henrion, L.N. Kanal and J.F.\ Lemmer (Eds.), ''Uncertainty in Artificial Intelligence 6'', Amsterdam: Elsevier Science Publishers, B.V., pp. 225–268, 1991</ref> | ||
संरचना सीखने के वैकल्पिक तरीके चर के बीच कई संभावित कारण संरचनाओं के माध्यम से खोज करते हैं, और उन लोगों को हटाते हैं जो देखे गए सहसंबंधों के साथ दृढ़ता से असंगत हैं। सामान्यतः यह संभावित कारण संबंधों का एक | संरचना सीखने के वैकल्पिक तरीके चर के बीच कई संभावित कारण संरचनाओं के माध्यम से खोज करते हैं, और उन लोगों को हटाते हैं जो देखे गए सहसंबंधों के साथ दृढ़ता से असंगत हैं। सामान्यतः यह संभावित कारण संबंधों का एक समुच्चय छोड़ देता है, जिसे समय श्रृंखला डेटा का विश्लेषण करके या अधिमानतः, उचित नियंत्रित [[प्रयोग]] को डिजाइन करके परीक्षण किया जाना चाहिए। बायेसियन नेटवर्क के विपरीत, पथ विश्लेषण (सांख्यिकी) (और इसका सामान्यीकरण, संरचनात्मक समीकरण मॉडलिंग), एक ज्ञात कारण प्रभाव का अनुमान लगाने के लिए या कारणात्मक परिकल्पना उत्पन्न करने की तुलना में एक कारणात्मक मॉडल का परीक्षण करने के लिए बेहतर सेवा प्रदान करता है। | ||
गैर-प्रयोगात्मक डेटा के लिए, समय के बारे में जानकारी उपलब्ध होने पर अधिकांशतः कारण दिशा का अनुमान लगाया जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि (कई के अनुसार, हालांकि सभी नहीं, सिद्धांत) कारणों को अस्थायी रूप से अपने प्रभाव से पहले होना चाहिए। यह सांख्यिकीय समय श्रृंखला मॉडल द्वारा निर्धारित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, या [[ग्रेंजर करणीयता]] के विचार के आधार पर एक सांख्यिकीय परीक्षण के साथ, या प्रत्यक्ष प्रयोगात्मक परिचालन द्वारा। लौकिक डेटा का उपयोग कारण दिशा के पहले से सम्मलित सिद्धांत के सांख्यिकीय परीक्षणों की अनुमति दे सकता है। उदाहरण के लिए, क्रॉस-सहसंबंधों, [[ARIMA|एआरआईएमए]] मॉडल, या [[ पार स्पेक्ट्रम |पार स्पेक्ट्रम]] द्वारा समर्थित होने पर क्रॉस-सेक्शनल डेटा की तुलना में वेक्टर समय श्रृंखला डेटा का उपयोग करके क्रॉस-स्पेक्ट्रल विश्लेषण द्वारा दिशा और कारण कार्य सिद्धांत की प्रकृति में विश्वास की डिग्री बहुत अधिक है। | गैर-प्रयोगात्मक डेटा के लिए, समय के बारे में जानकारी उपलब्ध होने पर अधिकांशतः कारण दिशा का अनुमान लगाया जा सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि (कई के अनुसार, हालांकि सभी नहीं, सिद्धांत) कारणों को अस्थायी रूप से अपने प्रभाव से पहले होना चाहिए। यह सांख्यिकीय समय श्रृंखला मॉडल द्वारा निर्धारित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, या [[ग्रेंजर करणीयता]] के विचार के आधार पर एक सांख्यिकीय परीक्षण के साथ, या प्रत्यक्ष प्रयोगात्मक परिचालन द्वारा। लौकिक डेटा का उपयोग कारण दिशा के पहले से सम्मलित सिद्धांत के सांख्यिकीय परीक्षणों की अनुमति दे सकता है। उदाहरण के लिए, क्रॉस-सहसंबंधों, [[ARIMA|एआरआईएमए]] मॉडल, या [[ पार स्पेक्ट्रम |पार स्पेक्ट्रम]] द्वारा समर्थित होने पर क्रॉस-सेक्शनल डेटा की तुलना में वेक्टर समय श्रृंखला डेटा का उपयोग करके क्रॉस-स्पेक्ट्रल विश्लेषण द्वारा दिशा और कारण कार्य सिद्धांत की प्रकृति में विश्वास की डिग्री बहुत अधिक है। | ||
=== अवकलन सिद्धांत === | === अवकलन सिद्धांत === | ||
नोबेल पुरस्कार विजेता हर्बर्ट ए। साइमन और दार्शनिक निकोलस रेसचर<ref name="SimRes">{{cite journal | last1 = Simon | first1 = Herbert | last2 = Rescher | first2 = Nicholas | year = 1966 | title = कारण और प्रतितथ्यात्मक| journal = Philosophy of Science | volume = 33 | issue = 4| pages = 323–340 | doi=10.1086/288105| s2cid = 224834481 }}</ref> दावा करते हैं कि कारण संबंध की विषमता किसी भी तरह के निहितार्थ की विषमता से संबंधित नहीं है जो विपरीत है। बल्कि, एक कारण संबंध चर के मूल्यों के बीच का संबंध नहीं है, बल्कि एक चर (कारण) का दूसरे (प्रभाव) पर एक कार्य है। इसलिए, समीकरणों की एक प्रणाली दी गई है, और इन समीकरणों में दिखाई देने वाले चरों का एक | नोबेल पुरस्कार विजेता हर्बर्ट ए। साइमन और दार्शनिक निकोलस रेसचर<ref name="SimRes">{{cite journal | last1 = Simon | first1 = Herbert | last2 = Rescher | first2 = Nicholas | year = 1966 | title = कारण और प्रतितथ्यात्मक| journal = Philosophy of Science | volume = 33 | issue = 4| pages = 323–340 | doi=10.1086/288105| s2cid = 224834481 }}</ref> दावा करते हैं कि कारण संबंध की विषमता किसी भी तरह के निहितार्थ की विषमता से संबंधित नहीं है जो विपरीत है। बल्कि, एक कारण संबंध चर के मूल्यों के बीच का संबंध नहीं है, बल्कि एक चर (कारण) का दूसरे (प्रभाव) पर एक कार्य है। इसलिए, समीकरणों की एक प्रणाली दी गई है, और इन समीकरणों में दिखाई देने वाले चरों का एक समुच्चय, हम अलग-अलग समीकरणों और चरों के बीच एक असममित संबंध प्रस्तुत कर सकते हैं जो एक कारण क्रम की हमारी सामान्य ज्ञान धारणा से पूरी तरह से मेल खाता है। समीकरणों की प्रणाली में कुछ गुण होने चाहिए, सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यदि कुछ मूल्यों को मनमाने तरीके से चुना जाता है, तो शेष मूल्यों को सीरियल डिस्कवरी के पथ के माध्यम से विशिष्ट रूप से निर्धारित किया जाएगा जो पूरी तरह से कारण है। वे मानते हैं कि समीकरणों की ऐसी प्रणाली के अंतर्समाहित क्रमबद्धता भौतिक विज्ञान और अर्थशास्त्र सहित सभी अनुभवजन्य क्षेत्रों में कारण कार्य सिद्धांत को सही तरीके से पकड़ सकती है। | ||
=== परिचालन सिद्धांत === | === परिचालन सिद्धांत === | ||
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:<math>y_i = a_0 + a_1x_{1,i} + a_2x_{2,i} + \dots + a_kx_{k,i} + e_i</math> | :<math>y_i = a_0 + a_1x_{1,i} + a_2x_{2,i} + \dots + a_kx_{k,i} + e_i</math> | ||
जिसमें <math>y_i</math> आश्रित चर का iवां अवलोकन है (कारण चर होने की परिकल्पना), <math>x_{j,i}</math> j=1,...,k के लिए jवें स्वतंत्र चर पर iवां अवलोकन है (कारणात्मक चर होने के लिए परिकल्पित), और <math>e_i</math> Ith अवलोकन के लिए त्रुटि शब्द है (अन्य सभी प्रेरक चर के संयुक्त प्रभावों से युक्त, जो सम्मिलित स्वतंत्र चर के साथ असंबद्ध होना चाहिए)। यदि विश्वास करने का कारण है कि इनमें से कोई नहीं है <math>x_j</math>s y के कारण होता है, फिर गुणांकों का अनुमान <math>a_j</math> प्राप्त कर रहे हैं। यदि शून्य परिकल्पना है कि <math>a_j=0</math> अस्वीकार कर दिया जाता है, तो वैकल्पिक परिकल्पना कि <math>a_{j} \ne 0 </math> और समान रूप से वह <math>x_j</math> कारण y को अस्वीकार नहीं किया जा सकता। दूसरी ओर, यदि शून्य परिकल्पना है कि <math>a_j=0</math> अस्वीकार नहीं किया जा सकता है, तो समान रूप से बिना किसी कारण के प्रभाव की परिकल्पना <math>x_j</math> y पर अस्वीकृत नहीं किया जा सकता। यहाँ कारण कार्य सिद्धांत की धारणा अंशदायी कारण कार्य सिद्धांत में से एक है जैसा कि चर्चा की गई कारण कार्य सिद्धांत | जिसमें <math>y_i</math> आश्रित चर का iवां अवलोकन है (कारण चर होने की परिकल्पना), <math>x_{j,i}</math> j=1,...,k के लिए jवें स्वतंत्र चर पर iवां अवलोकन है (कारणात्मक चर होने के लिए परिकल्पित), और <math>e_i</math> Ith अवलोकन के लिए त्रुटि शब्द है (अन्य सभी प्रेरक चर के संयुक्त प्रभावों से युक्त, जो सम्मिलित स्वतंत्र चर के साथ असंबद्ध होना चाहिए)। यदि विश्वास करने का कारण है कि इनमें से कोई नहीं है <math>x_j</math>s y के कारण होता है, फिर गुणांकों का अनुमान <math>a_j</math> प्राप्त कर रहे हैं। यदि शून्य परिकल्पना है कि <math>a_j=0</math> अस्वीकार कर दिया जाता है, तो वैकल्पिक परिकल्पना कि <math>a_{j} \ne 0 </math> और समान रूप से वह <math>x_j</math> कारण y को अस्वीकार नहीं किया जा सकता। दूसरी ओर, यदि शून्य परिकल्पना है कि <math>a_j=0</math> अस्वीकार नहीं किया जा सकता है, तो समान रूप से बिना किसी कारण के प्रभाव की परिकल्पना <math>x_j</math> y पर अस्वीकृत नहीं किया जा सकता। यहाँ कारण कार्य सिद्धांत की धारणा अंशदायी कारण कार्य सिद्धांत में से एक है जैसा कि चर्चा की गई कारण कार्य सिद्धांत आवश्यक और पर्याप्त कारण: यदि सही मूल्य <math>a_j \ne 0</math>, फिर में परिवर्तन <math>x_j</math> y में परिवर्तन तब तक होगा जब तक कि कुछ अन्य प्रेरक चर, या तो प्रतिगमन में सम्मिलित न हों या त्रुटि शब्द में समाहित हों, इस तरह से परिवर्तन करें कि इसके प्रभाव को ठीक से ऑफसमुच्चय किया जा सके; इस प्रकार में परिवर्तन <math>x_j</math> y को बदलने के लिए पर्याप्त नहीं है। कारण कार्य सिद्धांत भी एक आवश्यक कानूनी तत्व है जिसे [[अंतर्राष्ट्रीय व्यापार कानून]] के अनुसार उपचारात्मक उपायों के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए सिद्ध किया जाना चाहिए। इसी तरह, में बदलाव <math>x_j</math> y को बदलने के लिए आवश्यक नहीं है, क्योंकि y में कोई परिवर्तन त्रुटि शब्द (या मॉडल में सम्मिलित किसी अन्य प्रेरक व्याख्यात्मक चर) में समाहित किसी चीज़ के कारण हो सकता है। | ||
कारण कार्य सिद्धांत के परीक्षण के उपरोक्त तरीके के लिए विश्वास की आवश्यकता है कि कोई उल्टा कारण कार्य सिद्धांत नहीं है, जिसमें y कारण होगा <math>x_j</math>. यह विश्वास कई तरीकों में से एक में स्थापित किया जा सकता है। सबसे पहले, चर <math>x_j</math> एक गैर-आर्थिक चर हो सकता है: उदाहरण के लिए, यदि वर्षा की मात्रा <math>x_j</math> कुछ कृषि जिंसों के वायदा मूल्य y को प्रभावित करने के लिए परिकल्पित है, यह असंभव है कि वास्तव में वायदा मूल्य वर्षा की मात्रा को प्रभावित करता है (बशर्ते कि [[ बादल छाना |बादल छाना]] का प्रयास कभी नहीं किया जाता है)। दूसरा, [[वाद्य चर]] तकनीक को अन्य चर (उपकरणों) के लिए एक भूमिका शुरू करके किसी भी विपरीत कारण को दूर करने के लिए नियोजित किया जा सकता है जो कि आश्रित चर से अप्रभावित होने के लिए जाना जाता है। तीसरा, सिद्धांत है कि प्रभाव कारणों से पहले नहीं हो सकता है, प्रतिगमन के दाईं ओर सम्मिलित करके केवल उन चरों को सम्मिलित किया जा सकता है जो समय पर आश्रित चर से पहले होते हैं; इस सिद्धांत का आह्वान किया जाता है, उदाहरण के लिए, ग्रेंजर कारण कार्य सिद्धांत के लिए परीक्षण में और इसके बहुभिन्नरूपी एनालॉग, वेक्टर ऑटोरिग्रेशन में, जो दोनों निर्भर चर के पिछड़े हुए मूल्यों के लिए नियंत्रण करते हैं, जबकि अंतराल वाले स्वतंत्र चर के कारण प्रभाव के लिए परीक्षण करते हैं। | कारण कार्य सिद्धांत के परीक्षण के उपरोक्त तरीके के लिए विश्वास की आवश्यकता है कि कोई उल्टा कारण कार्य सिद्धांत नहीं है, जिसमें y कारण होगा <math>x_j</math>. यह विश्वास कई तरीकों में से एक में स्थापित किया जा सकता है। सबसे पहले, चर <math>x_j</math> एक गैर-आर्थिक चर हो सकता है: उदाहरण के लिए, यदि वर्षा की मात्रा <math>x_j</math> कुछ कृषि जिंसों के वायदा मूल्य y को प्रभावित करने के लिए परिकल्पित है, यह असंभव है कि वास्तव में वायदा मूल्य वर्षा की मात्रा को प्रभावित करता है (बशर्ते कि [[ बादल छाना |बादल छाना]] का प्रयास कभी नहीं किया जाता है)। दूसरा, [[वाद्य चर]] तकनीक को अन्य चर (उपकरणों) के लिए एक भूमिका शुरू करके किसी भी विपरीत कारण को दूर करने के लिए नियोजित किया जा सकता है जो कि आश्रित चर से अप्रभावित होने के लिए जाना जाता है। तीसरा, सिद्धांत है कि प्रभाव कारणों से पहले नहीं हो सकता है, प्रतिगमन के दाईं ओर सम्मिलित करके केवल उन चरों को सम्मिलित किया जा सकता है जो समय पर आश्रित चर से पहले होते हैं; इस सिद्धांत का आह्वान किया जाता है, उदाहरण के लिए, ग्रेंजर कारण कार्य सिद्धांत के लिए परीक्षण में और इसके बहुभिन्नरूपी एनालॉग, वेक्टर ऑटोरिग्रेशन में, जो दोनों निर्भर चर के पिछड़े हुए मूल्यों के लिए नियंत्रण करते हैं, जबकि अंतराल वाले स्वतंत्र चर के कारण प्रभाव के लिए परीक्षण करते हैं। | ||
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=== प्रबंधन === | === प्रबंधन === | ||
[[File:Ishikawa Fishbone Diagram.svg|thumb|प्रबंधन और इंजीनियरिंग में प्रयुक्त, [[इशिकावा]] आरेख उन कारकों को दिखाता है जो प्रभाव का कारण बनते हैं। छोटे तीर उप-कारणों को प्रमुख कारणों से जोड़ते हैं।]]1960 के दशक में निर्माण में गुणवत्ता नियंत्रण के लिए, [[ सुगंधित इशिकावा |सुगंधित इशिकावा]] ने एक कारण और प्रभाव आरेख विकसित किया, जिसे इशिकावा आरेख या फ़िशबोन आरेख के रूप में जाना जाता है। आरेख कारणों को वर्गीकृत करता है, जैसे यहाँ दिखाई गई छह मुख्य श्रेणियों में। इन श्रेणियों को फिर उप-विभाजित किया जाता है। इशिकावा की विधि निर्माण प्रक्रिया में सम्मिलित विभिन्न समूहों के बीच आयोजित विचार-मंथन सत्रों में कारणों की पहचान करती है। इन समूहों को आरेखों में श्रेणियों के रूप में लेबल किया जा सकता है। इन आरेखों का उपयोग अब गुणवत्ता नियंत्रण से परे फैल गया है, और इनका उपयोग प्रबंधन के अन्य क्षेत्रों और डिजाइन और इंजीनियरिंग में किया जाता है। आवश्यक शर्तों और पर्याप्त शर्तों के बीच अंतर करने में विफल रहने के लिए इशिकावा आरेखों की आलोचना की गई है। ऐसा लगता है कि इशिकावा को इस अन्तर की जानकारी भी नहीं थी।<ref>{{cite journal | last1 = Gregory | first1 = Frank Hutson | s2cid = 60817414 | year = 1992 | title = Cause, Effect, Efficiency & Soft Systems Models, Warwick Business School Research Paper No. 42 |issn=0160-5682 | journal = Journal of the Operational Research Society | volume = 44 | issue = 4| pages = 333–344 | doi=10.1057/jors.1993.63| title-link = s:Cause, Effect, Efficiency & Soft Systems Models }}</ref> | [[File:Ishikawa Fishbone Diagram.svg|thumb|प्रबंधन और इंजीनियरिंग में प्रयुक्त, [[इशिकावा]] आरेख उन कारकों को दिखाता है जो प्रभाव का कारण बनते हैं। छोटे तीर उप-कारणों को प्रमुख कारणों से जोड़ते हैं।]]1960 के दशक में निर्माण में गुणवत्ता नियंत्रण के लिए, [[ सुगंधित इशिकावा |सुगंधित इशिकावा]] ने एक कारण और प्रभाव आरेख विकसित किया, जिसे इशिकावा आरेख या फ़िशबोन आरेख के रूप में जाना जाता है। आरेख कारणों को वर्गीकृत करता है, जैसे यहाँ दिखाई गई छह मुख्य श्रेणियों में। इन श्रेणियों को फिर उप-विभाजित किया जाता है। इशिकावा की विधि निर्माण प्रक्रिया में सम्मिलित विभिन्न समूहों के बीच आयोजित विचार-मंथन सत्रों में कारणों की पहचान करती है। इन समूहों को आरेखों में श्रेणियों के रूप में लेबल किया जा सकता है। इन आरेखों का उपयोग अब गुणवत्ता नियंत्रण से परे फैल गया है, और इनका उपयोग प्रबंधन के अन्य क्षेत्रों और डिजाइन और इंजीनियरिंग में किया जाता है। आवश्यक शर्तों और पर्याप्त शर्तों के बीच अंतर करने में विफल रहने के लिए इशिकावा आरेखों की आलोचना की गई है। इशिकावा की विधि निर्माण प्रक्रिया में सम्मिलित विभिन्न समूहों के बीच आयोजित विचार-मंथन सत्रों में कारणों की पहचान करती है। ऐसा लगता है कि इशिकावा को इस अन्तर की जानकारी भी नहीं थी।<ref>{{cite journal | last1 = Gregory | first1 = Frank Hutson | s2cid = 60817414 | year = 1992 | title = Cause, Effect, Efficiency & Soft Systems Models, Warwick Business School Research Paper No. 42 |issn=0160-5682 | journal = Journal of the Operational Research Society | volume = 44 | issue = 4| pages = 333–344 | doi=10.1057/jors.1993.63| title-link = s:Cause, Effect, Efficiency & Soft Systems Models }}</ref> | ||
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इतिहास की चर्चा में, घटनाओं को कभी-कभी ऐसा माना जाता है जैसे कि वे एजेंट हैं जो अन्य ऐतिहासिक घटनाओं को ला सकते हैं। इस प्रकार, गरीब फसल, किसानों की कठिनाइयों, उच्च करों, लोगों के प्रतिनिधित्व की कमी, और शाही अयोग्यता का संयोजन फ्रांसीसी क्रांति के कारणों में से एक है। यह कुछ सीमा तक प्लेटोनिक और [[जॉर्ज विल्हेम फ्रेडरिक हेगेल]] का विचार है कि [[ठोसकरण]] ओन्टोलॉजी के रूप में होता है। अरिस्टोटेलियन शब्दावली में, यह उपयोग कुशल कारण के सन्दर्भ में अनुमानित है। | इतिहास की चर्चा में, घटनाओं को कभी-कभी ऐसा माना जाता है जैसे कि वे एजेंट हैं जो अन्य ऐतिहासिक घटनाओं को ला सकते हैं। इस प्रकार, गरीब फसल, किसानों की कठिनाइयों, उच्च करों, लोगों के प्रतिनिधित्व की कमी, और शाही अयोग्यता का संयोजन फ्रांसीसी क्रांति के कारणों में से एक है। यह कुछ सीमा तक प्लेटोनिक और [[जॉर्ज विल्हेम फ्रेडरिक हेगेल]] का विचार है कि [[ठोसकरण]] ओन्टोलॉजी के रूप में होता है। अरिस्टोटेलियन शब्दावली में, यह उपयोग कुशल कारण के सन्दर्भ में अनुमानित है। | ||
इतिहास के कुछ दार्शनिकों जैसे कि आर्थर डेंटो ने दावा किया है कि इतिहास और अन्य जगहों पर स्पष्टीकरण न केवल एक घटना का वर्णन करते हैं - कुछ ऐसा होता है - बल्कि एक परिवर्तन।<ref>Danto, Arthur (1965) ''Analytical Philosophy of History'', 233.</ref> कई अभ्यास करने वाले इतिहासकारों की तरह, वे कारणों को प्रतिच्छेदन कार्यों और कार्यों के | इतिहास के कुछ दार्शनिकों जैसे कि आर्थर डेंटो ने दावा किया है कि इतिहास और अन्य जगहों पर स्पष्टीकरण न केवल एक घटना का वर्णन करते हैं - कुछ ऐसा होता है - बल्कि एक परिवर्तन।<ref>Danto, Arthur (1965) ''Analytical Philosophy of History'', 233.</ref> कई अभ्यास करने वाले इतिहासकारों की तरह, वे कारणों को प्रतिच्छेदन कार्यों और कार्यों के समुच्चय के रूप में मानते हैं जो बड़े बदलाव लाते हैं, दांतो के शब्दों में: किसी व्यक्ति के दृष्टिकोण में बदलाव का इलाज करते समय यह तय करना कि वे कौन से तत्व हैं जो परिवर्तन के माध्यम से बने रहते हैं, लेकिन यह है जब हम इस तरह के बदलाव में रुचि रखते हैं, जैसे सामंतवाद का टूटना या राष्ट्रवाद का उदय, तो काफी अधिक जटिल और आध्यात्मिक रूप से चुनौतीपूर्ण होता है।<ref>Danto, Arthur (1965) ''Analytical Philosophy of History'', 249.</ref> | ||
कारणों के बारे में अधिकांश ऐतिहासिक बहस संचारी और अन्य क्रियाओं के बीच, एकवचन और दोहराए जाने वाले के बीच, और क्रियाओं, कार्रवाई की संरचनाओं या समूह और संस्थागत संदर्भों और स्थितियों के व्यापक | कारणों के बारे में अधिकांश ऐतिहासिक बहस संचारी और अन्य क्रियाओं के बीच, एकवचन और दोहराए जाने वाले के बीच, और क्रियाओं, कार्रवाई की संरचनाओं या समूह और संस्थागत संदर्भों और स्थितियों के व्यापक समुच्चय के बीच संबंधों पर केंद्रित है।<ref>Hewitson, Mark (2014) ''History and Causality'', 86–116.</ref> [[जॉन लुईस गद्दीस]] ने असाधारण और सामान्य कारणों (मार्क बलोच के बाद) और कारण संबंधों में नियमित और विशिष्ट लिंक के बीच अंतर किया है: 6 अगस्त, 1945 को हिरोशिमा में जो कुछ हुआ, उसके लिए लेखांकन में, हम इस तथ्य को अधिक महत्व देते हैं कि राष्ट्रपति ट्रूमैन ने आदेश दिया था अपने आदेशों को पूरा करने के लिए सेना वायु सेना के निर्णय की तुलना में परमाणु बम गिराना।रिस्टोटेलियन शब्दावली में, यह उपयोग कुशल कारण के सन्दर्भ में अनुमानित है। <ref>Gaddis, John L. (2002), ''The Landscape of History: How Historians Map the Past'', 64.</ref> उन्होंने तत्काल, मध्यवर्ती और दूर के कारणों के बीच के अंतर की ओर भी इशारा किया है।<ref>Gaddis, John L. (2002), ''The Landscape of History: How Historians Map the Past'', 95.</ref> अपने हिस्से के लिए, क्रिस्टोफर लॉयड इतिहास में प्रयुक्त कारण कार्य सिद्धांत की चार सामान्य अवधारणाओं को सामने रखते हैं: आध्यात्मिक आदर्शवादी अवधारणा, जो यह दावा करती है कि ब्रह्मांड की घटनाएं एक सर्वशक्तिमान या ऐसे अंतिम कारण के उत्पाद या उससे उत्पन्न होती हैं; अनुभववादी (या मानवतावाद करणीयता और आवश्यकता) नियमितता की अवधारणा, जो घटनाओं के निरंतर संयोजन का प्रकरण होने के कारण कारण कार्य सिद्धांत के विचार पर आधारित है; कार्यात्मक/टेलिऑलॉजिकल/परिणामी अवधारणा, जो लक्ष्य-निर्देशित है, जिससे कि लक्ष्य कारण हों; और यथार्थवादी, संरचनावादी और स्वभाववादी दृष्टिकोण, जो घटना के कारणों के रूप में संबंधपरक संरचनाओं और आंतरिक स्वभावों को देखता है।<ref>Lloyd, Christopher (1993) ''Structures of History'', 159.</ref> | ||