Nedensel Cikarim (Causal Inference)

Diger adlari: Causal Inference, Nedensellik Analizi, Causal Reasoning

Kisa Tanim

Nedensel cikarim, gozlemsel veriden veya deneysel tasarimdan yararlanarak degiskenler arasindaki neden-sonuc iliskilerini belirlemeye yonelik istatistiksel ve grafik tabanli yontemler butunudur. Korelasyondan farkli olarak, bir mudahalenin (intervention) etkisini olcmeyi hedefler.

Teknik Mantik

Pearl'un yapisalci yaklasiminda degiskenler arasi iliskiler DAG (Directed Acyclic Graph — Yonlendirilmis Cevrimsiz Grafik) ile modellenir. do(X=x) operatoru, X degiskenine mudahale edildiginde Y uzerindeki etkiyi olcer — bu, X'in gozlemlenmesinden (P(Y|X=x)) temelden farklidir. Karistirici degiskenler (confounders) kontrol edilmezse sahte korelasyonlar nedensel etki gibi gorunur. Rubin'in potansiyel sonuclar cercevesi ise her birim icin "tedavi altinda" ve "tedavi olmadan" sonuclarini karsilastirir (counterfactual).

Kullanim Baglami

Gozlemsel veriden mudahale etkisi cikarilmasi gereken her alanda uygulanir: epidemiyoloji, ekonometri, politika analizi ve tarimsal mudahale degerlendirmesi. Randomize kontrol deneyleri altinstandart olmakla birlikte, tarimda her zaman uygulanabilir degildir — bu durumda gozlemsel nedensel cikarim yontemleri gereklidir.

Tarimsal Baglam

Tarimsal ML modelleri tipik olarak korelasyoneldir: "NDVI yuksekse verim yuksek." Ancak "NDVI'yi artirirsak verim artar mi?" sorusu nedensel cikarim gerektirir. Gubre-verim iliskisinde ciftlik yonetim kalitesi hem gubre kullanimini hem verimi etkiler (confounding). Nedensel modeller gercek mudahale etkisini olcer, dagilim disi genelleme saglar ve adil kaynak dagitimini destekler. DAG tabanli analiz ile sulama, gubreleme ve ilac mudahalelerinin marjinal getirisi hesaplanabilir.

Sik Karistirilan Nokta

Yuksek korelasyon nedensellik degildir. Iki degisken arasindaki guclu istatistiksel iliski, ucuncu bir karistirici degiskenden kaynaklanabilir. Nedensel cikarim icin degiskenler arasi iliskilerin yapisal olarak modellenmesi (DAG) ve uygun istatistiksel duzeltme (back-door criterion, instrumental variables) sarttir.

Dr. Mehmet Solak — Siirt Universitesi, Biyosistem Muhendisligi