如何在Prolog中编码因果关系（作为线性函数）

假设两个变量X和Y是因果和线性相关的，因此X的增加会导致Y的增加（例如汽车的行驶距离及其燃油消耗）。X和Y都是N个观测值的向量（本例中为N辆单独的汽车）

表示这种关系的一种方法是一个简单的线性方程Yi=A+bXi，它将在N个例子中描述这种关系，其中i=1，2，…，N。这里A和b是常数，而Y和X是变量

您对如何在Prolog中表示这一点有什么建议吗？我的直觉是

原因（原因（行驶距离）、影响（燃油消耗量）、a（0.5）、b（1.23））。

。然而，这里似乎缺少的是一个代码，该代码表明，该关联特别是在第i个值X和第i个值Y（汽车的行驶距离和该汽车的燃油消耗量）之间

有什么想法吗？提前谢谢

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/JC

请原谅我在回答这个问题，只是为了使用比评论更合适的格式，尽管这可能不是您目前正在寻找的答案

除非我误解了你的问题，否则我认为你在这里描述的问题是一个定义不清/描述不清的问题。我对它的理解是，你有一个X和Y的数据集，它们恰好遵循一个线性关系，你想在没有任何其他信息的情况下“推断”X导致Y，或者只是想通过谓词来描述这种情况。问题是，相关数据集本身永远无法提供这些信息

如果你想从数据集中建立因果关系，你需要描述你想要的是什么类型的因果关系，以及如何首先进行断言和调查。如果您不知道事件的顺序，或者不知道备选方案的行为，那么数据集永远无法告诉您任何因果关系

我确信有很多因果关系模型，我只见过两个在实践中被有意义地使用的模型：按时间顺序排列的模型和反事实模型

在时间顺序模型中，如果您能够确定事件发生的“时间”，那么您可以通过非常简单的“X在Y之前”规则推断因果关系。例如，如果“X=行程”被视为发生在“Y=燃油测量”之前，则您可以使用谓词逻辑建立因果关系，通过显示：

• 当行程先于燃油测量时，关系必然是线性的
• 当燃油测量先于行驶时，关系不一定是线性的。（因为如果是的话，那么你就回到了只能建立相关性而不是因果关系的状态）
• 封闭世界现象适用（即，在没有旅行的情况下，没有任何其他因素会导致燃油消耗）

在反事实模型中，您没有任何关于事件年代的信息，但您拥有的是关于替代事件的信息。因此，“X导致Y”的因果关系是由它的反事实建立的，也就是说，如果你能证明“如果X没有发生，Y也不会发生”（或者相当于X意味着Y）

反事实模型中的一个复杂因素是，它考虑了“责任”的概念，即如果X和X都可以导致Y，那么它们都被认为是Y的潜在原因。然而，在数据集的上下文中，您可能可以通过以下方式绕过这一点：“如果对于所有事件X，结果是Y，而对于所有事件X，结果不一定是Y，那么我们可以推断X导致Y”。因此，在你的具体例子中，你可以建立这样一个世界：

• 燃油消耗只能发生在“行驶”事件或构成非行驶事件且是互斥事件的替代假设中，例如，“虹吸”
• 旅行“事件”和虹吸“事件”都会导致物理测量，例如旅行距离（在我们的小例子中，虹吸事件的距离可能为零）
• 在您的数据集中，您有关于发生了什么事件（如行驶或虹吸）的信息，以及关于该实例的燃油消耗和行驶距离的信息

然后，您可以通过显示以下内容，确定“行驶”作为一个事件“导致”与行驶距离相关的线性模型油耗：

• 无论何时发生“旅行”事件，根据线性模型，行驶的距离确实与燃油消耗量相对应
• 无论何时发生“虹吸”事件，根据该模型，行驶的距离“不一定”对应于燃油消耗量

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更新以回应评论：问题不是推断因果关系，而是如何在假设因果关系已经在实践中建立的情况下表示因果关系。在这种情况下，上述几点仍然适用，因为在表示因果关系之前，您需要更清楚地定义您所指的因果关系类型

例如，如果我们讨论的事件是按严格的时间顺序发生的，那么按时间顺序的因果关系可能如下所示（在类似prolog的伪代码中）：

%
%%%事实数据库
%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%eventtype/1：定义事件的类型
事件类型（“旅行”）
事件类型（‘燃油测量’）%…等
%eventtime/2：通过索引和实际时间记录定义时间点
事件时间（凌晨1点，“12:02”）
事件时间（凌晨2点，“12:03”）%…等
%事件/3:[“事件类型”、“时间”、“相关度量”]
事件（[eventtype（'travel'），事件时间（1，u1;），50公里]）
事件（[eventtype（'fuel-measurement'）、事件时间（2，u5;）、5L]）%等
%%%%%%%%%%%%%
%%%关系
%%%%%%%%%%%%%
紧接着（事件（X），事件（Y））：
获取事件时间索引（X，Xind），
获取事件时间索引（Y，Yind），
:-use_module(library(clpfd)).

causes(
          var(
              name(distance),
              value(Distance)
          ),
          var(
              name(fuelConsumption),
              value(FuelConsumption)
          )
)
:-
FuelConsumption #= 5 + 2 * Distance.

?-causes(var(name(N), value(V)), var(name(fuelConsumption), value(3))).